如何解决Error in fitIndices(adjacency_matrix, powerVector = 1:10) : could not find function "fitIndices"
时间: 2024-04-21 16:23:44 浏览: 18
如果你遇到了 "could not find function 'fitIndices'" 的错误,这意味着R无法找到名为'fitIndices'的函数。这可能是由于以下几个原因:
1. 包未正确加载:请确保你已经安装了包含'fitIndices'函数的正确包,并使用`library(clusterSim)`或`require(clusterSim)`命令加载了该包。这将确保R可以找到并访问'fitIndices'函数。
2. 函数名称拼写错误:请检查你是否正确拼写了'fitIndices'函数的名称。确保大小写和拼写与包中的函数名称完全匹配。
3. 版本不匹配:某些包或函数可能在不同的版本中有所更改。如果你在使用较旧的软件包版本,则某些函数可能已被删除或更改名称。在这种情况下,尝试更新包版本或查找替代函数。
如果你确认已正确加载包并正确拼写函数名称,但仍然遇到问题,请提供更多详细信息,例如使用的R包和版本,以及你尝试调用'fitIndices'函数的上下文。这将有助于更好地理解问题并提供进一步的帮助。
相关问题
带有下标的赋值维度不匹配。 出错 Untitled (line 7) adjacency_matrix(i, :) = permutation(i, :) == (1:6);
非常抱歉,我在之前的代码中犯了一个错误。由于每个顶点的标号是1到6的全排列,所以邻接矩阵的维度应该是720×720。而在之前的代码中,我使用了permutation(i, :) == (1:6)来对邻接矩阵进行赋值,这会导致赋值维度不匹配的错误。
为了解决这个问题,我们可以使用一个循环来对邻接矩阵进行逐个元素的赋值。下面是修正后的代码:
```matlab
% 创建邻接矩阵
adjacency_matrix = zeros(720, 720);
% 更新邻接矩阵
for i = 1:720
permutation = perms(1:6);
for j = 1:720
adjacency_matrix(i, j) = sum(abs(permutation(i, :) - permutation(j, :)) == 1) == 1;
end
end
% 绘制图形
coordinates = rand(720, 2); % 随机生成顶点的位置
gplot(adjacency_matrix, coordinates, '-o'); % 绘制图形
```
现在,代码会正确地创建一个720×720的邻接矩阵,并根据相邻数对换的条件将相应的元素设置为1。然后,我们可以使用gplot函数将图形绘制出来。希望这次能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib # 读取Excel表格并转化为邻接矩阵 df = pd.read_excel('E:/Download/.Download/2023年杭州电子科技大学第十三届研究生数学建模竞赛题/HDUGMCM-2023-Problem-B:多无人车协同快递配送问题/附件/附件1.xlsx', header=None) adjacency_matrix = df.values[1:, 1:] # 创建无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 for i in range(1, len(adjacency_matrix) + 1): G.add_node(i, pos=(df.values[i, 0], df.values[0, i])) # 添加边 for i in range(len(adjacency_matrix)): for j in range(i, len(adjacency_matrix)): if adjacency_matrix[i][j] > 0: G.add_edge(i+1, j+1, weight=adjacency_matrix[i][j]) # 绘制图形 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=50) labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) plt.show()代码改正
您缺少了一些必要的库的导入,例如matplotlib和pyplot。此外,您还需要为代码中的nx.draw函数指定一些参数,例如节点颜色和边缘宽度。
以下是修改后的代码:
```
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel表格并转化为邻接矩阵
df = pd.read_excel('E:/Download/.Download/2023年杭州电子科技大学第十三届研究生数学建模竞赛题/HDUGMCM-2023-Problem-B:多无人车协同快递配送问题/附件/附件1.xlsx', header=None)
adjacency_matrix = df.values[1:, 1:]
# 创建无向图
G = nx.Graph()
# 添加节点
for i in range(1, len(adjacency_matrix) + 1):
G.add_node(i, pos=(df.values[i, 0], df.values[0, i]))
# 添加边
for i in range(len(adjacency_matrix)):
for j in range(i, len(adjacency_matrix)):
if adjacency_matrix[i][j] > 0:
G.add_edge(i+1, j+1, weight=adjacency_matrix[i][j])
# 绘制图形
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=50, node_color='lightblue', edge_color='black', width=1, alpha=0.7)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.show()
```
请注意,我添加了一些新的参数来调整节点和边的外观。您可以根据自己的需要进行微调。
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