Package source: rlang_1.1.1.tar.gz Windows binaries: r-devel: rlang_1.1.1.zip, r-release: rlang_1.1.1.zip, r-oldrel: rlang_1.1.1.zip macOS binaries: r-release (arm64): rlang_1.1.1.tgz, r-oldrel (arm64): rlang_1.1.1.tgz, r-release (x86_64): rlang_1.1.1.tgz, r-oldrel (x86_64): rlang_1.1.1.tgz翻译

时间: 2023-06-16 22:04:34 浏览: 238
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薛毅：R语言在统计中的应用_app-of-rlang-in-stats.zip

这段文字介绍了 rlang 1.1.1 的软件包源代码和不同操作系统的二进制文件下载链接，其中 Windows 操作系统有 r-devel、r-release 和 r-oldrel 三种版本的二进制文件可供下载，而 macOS 操作系统则有 r-release (arm64)、r-oldrel (arm64)、r-release (x86_64) 和 r-oldrel (x86_64) 四种版本的二进制文件可供下载。
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> merged_data1 <- left_join(file1, file2, by = "staxids_X", all.x = TRUE) Error in left_join(): ! ... must be empty. ✖ Problematic argument: • all.x = TRUE Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.是怎么回事

这个错误可能是因为 left_join() 函数的参数传递方式不正确导致的。left_join() 函数的第一个参数应该是左...如果问题仍然存在，请运行 rlang::last_trace() 命令以查看更详细的错误信息，以便更好地解决问题。

> diamonds_train_processed <- prep(diamonds_recipe) %>% juice(diamonds_train) Warning: Using an external vector in selections was deprecated in tidyselect 1.1.0. ℹ Please use all_of() or any_of() instead. # Was: data %>% select(diamonds_train) # Now: data %>% select(all_of(diamonds_train)) See <https://tidyselect.r-lib.org/reference/faq-external-vector.html>. This warning is displayed once every 8 hours. Call lifecycle::last_lifecycle_warnings() to see where this warning was generated. Error in juice(): ! Can't subset columns with diamonds_train. ✖ diamonds_train must be numeric or character, not a <tbl_df/tbl/data.frame> object. Backtrace: 1. prep(diamonds_recipe) %>% juice(diamonds_train) 17. rlang::cnd_signal(x)

这个错误的原因是因为diamonds_train是一个数据框（data frame），而不是字符向量（character vector）或数值向量（numeric vector）。因此，你需要传递diamonds_train中所有要保留的列的名称。...

Error in mutate(): ℹ In argument: textrank.key = map(hire_words$word_tag, extract_keywords). Caused by error in map(): ℹ In index: 1. ℹ With name: text. Caused by error in keywords(): ! argument "jiebar" is missing, with no default Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

根据你提供的错误信息，问题出在keywords()函数上，因为它需要一个参数jiebar，但是该参数没有默认值。建议检查一下keywords()函数的定义，看看它需要哪些参数，然后在调用该函数时，确保传递了所有必要的参数...

totalplot<-cowplot::plot_grid(plotlist=plotlist,ncol=1) Error in geom_line(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 2nd layer. Caused by error in FUN(): ! object 'EMD' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

根据错误提示，似乎出现了一个"EMD not found" 的错误，可能是由于没有加载或者创建 EMD 对象。...同时，你也可以运行 rlang::last_trace() 命令来查看更详细的错误信息，以便更好地定位问题所在。

p_boxplot_exp_mt.gene Don't know how to automatically pick scale for object of type <function>. Defaulting to continuous. Error in geom_boxplot(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in compute_aesthetics(): ! Aesthetics are not valid data columns. ✖ The following aesthetics are invalid: ✖ y = expression ℹ Did you mistype the name of a data column or forget to add after_stat()? Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

这个错误可能是由于以下原因之一引起的： 1. p_boxplot_exp_mt.gene 函数的返回值中可能存在问题，导致无法正确...你可以使用 rlang::last_trace() 函数查看详细的错误信息和堆栈跟踪，以找出导致错误的确切原因。

yf1<- xiaoshou_temp %>% mutate(ywy_df_name) Error in mutate(): ℹ In argument: ywy_df_name. Caused by error: ! object 'ywy_df_name' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.

在这个代码中，你没有给 mutate() 函数提供任何的变量或表达式，因此它无法对数据框进行任何操作。mutate() 函数需要输入一个列名和一个表达式，例如 mutate(new_col = old_col * 2)。如果你想要在 xiaoshou_...

median_T$Tissue <- factor(median_T$Tissue) Error in $<-: ! Assigned data factor(median_T$Tissue) must be compatible with existing data. ✖ Existing data has 84 rows. ✖ Assigned data has 0 rows. ℹ Only vectors of size 1 are recycled. Caused by error in vectbl_recycle_rhs_rows(): ! Can't recycle input of size 0 to size 84. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred. Warning message: Unknown or uninitialised column: Tissue.

r # 将 Tissue 列转换为因子变量 median_T$Tissue <- factor(median_T$Tissue) # 对数据进行可视化 ggplot(median_T, aes(x=Tissue, y=Median)) + geom_bar(stat="identity") + labs(title="组织类型中位数", ...

> bplot <- ggplot(data=data,aes(x=牧食处理, y=牧食量, fill= 品种))+geom_bar(stat="identity",position="dodge")+geom_errorbar(aes(ymax=牧食量+se,ymin=牧食量-se),position=position_dodge(0.9), width=0.15)+scale_fill_brewer(palette = "Set1")+geom_text (aes(y=牧食量+se+0.2,label=t),position=position_dodge(0.9), size=3)+ylab("biomass (g)")+facet_grid('. ~ 栽培模式') > bplot Don't know how to automatically pick scale for object of type <function>. Defaulting to continuous. Error in geom_text(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 3rd layer. Caused by error in compute_aesthetics(): ! Aesthetics are not valid data columns. ✖ The following aesthetics are invalid: ✖ label = t ℹ Did you mistype the name of a data column or forget to add after_stat()? Run rlang::last_trace() to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in geom_text(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 3rd layer. Caused by error in compute_aesthetics(): ! Aesthetics are not valid data columns. ✖ The following aesthetics are invalid: ✖ label = t ℹ Did you mistype the name of a data column or forget to add after_stat()? --- Backtrace: ▆ 1. ├─base (local) <fn>(x) 2. └─ggplot2:::print.ggplot(x) 3. ├─ggplot2::ggplot_build(x) 4. └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 5. └─ggplot2:::by_layer(...) 6. ├─rlang::try_fetch(...) 7. │ ├─base::tryCatch(...) 8. │ │ └─base (local) tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) 9. │ │ └─base (local) tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) 10. │ │ └─base (local) doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) 11. │ └─base::withCallingHandlers(...) 12. └─ggplot2 (local) f(l = layers[[i]], d = data[[i]]) 13. └─l$compute_aesthetics(d, plot) 14. └─ggplot2 (local) compute_aesthetics(..., self = self)

这段代码中似乎存在一些问题。从错误信息来看，可能的原因是在 geom_text() 函数中使用了一个未定义的变量 t 作为标签。此外，也有可能是数据列名不正确或者数据类型不匹配导致的问题。建议检查代码中的变量名和...

Backtrace: ▆ 1. ├─... %>% cbind(census_data_clean$income) 2. ├─base::cbind(., census_data_clean$income) 3. ├─stats::predict(., newdata = census_data_clean) 4. ├─caret::dummyVars(" ~ .", data = .) 5. ├─caret:::dummyVars.default(" ~ .", data = .) 6. │ └─base::is.data.frame(data) 7. ├─dplyr::select(...) 8. ├─dplyr:::select.data.frame(...) 9. │ └─tidyselect::eval_select(expr(c(...)), data = .data, error_call = error_call) 10. │ └─tidyselect:::eval_select_impl(...) 11. │ ├─tidyselect:::with_subscript_errors(...) 12. │ │ └─rlang::try_fetch(...) 13. │ │ └─base::withCallingHandlers(...) 14. │ └─tidyselect:::vars_select_eval(...) 15. │ └─tidyselect:::walk_data_tree(expr, data_mask, context_mask) 16. │ └─tidyselect:::eval_c(expr, data_mask, context_mask) 17. │ └─tidyselect:::reduce_sels(node, data_mask, context_mask, init = init) 18. │ └─tidyselect:::walk_data_tree(new, data_mask, context_mask) 19. │ └─tidyselect:::as_indices_sel_impl(...) 20. │ └─tidyselect:::as_indices_impl(...) 21. │ └─tidyselect:::chr_as_locations(x, vars, call = call, arg = arg) 22. │ └─vctrs::vec_as_location(...) 23. └─vctrs (local) <fn>() 24. └─vctrs:::stop_subscript_oob(...) 25. └─vctrs:::stop_subscript(...) 26. └─rlang::abort(...)这是他的报错

这个报错是由于在对数据集进行选择操作时，指定的某些列名不存在的缘故。可能的原因是在进行数据清洗时，某些列被删除或重命名了，但是在后续的操作中仍然使用了旧列名。建议检查代码中指定的列名是否正确，并确保与...

Error in summarize(): ℹ In argument: num_airports = n_distinct(arrival). ℹ In group 1: year = 2013, month = 1, day = 1, dep_interval = "上午". Caused by error in list2(): ! object 'arrival' not found Backtrace: 1. ... %>% ... 11. dplyr::n_distinct(arrival) 12. vctrs::df_list(...) 13. rlang::list2(...)

这个错误提示显示变量arrival未找到。这通常是因为在代码中的某个地方，arrival这个变量没有被正确定义或赋值。可能是由于变量名拼写错误，或者在之前的代码中没有对arrival变量进行赋值。...

Error in group_by(): ! Must group by variables found in .data. ✖ Column first_column is not found. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in group_by(): ! Must group by variables found in .data. ✖ Column first_column is not found. --- Backtrace: ▆ 1. ├─data %>% group_split(first_column) 2. ├─dplyr::group_split(., first_column) 3. └─dplyr:::group_split.data.frame(., first_column) 4. ├─dplyr::group_by(.tbl, ...) 5. └─dplyr:::group_by.data.frame(.tbl, ...) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 2 hidden frames.报错是怎么回事

r # 读取Excel表格数据 data <- read_excel("yourfile.xlsx") # 输出列名 colnames(data) # 输出列索引 seq_along(data) 在以上代码中，colnames函数用于输出Excel表格的列名，seq_along函数用于输出...

Backtrace: ▆ 1. ├─cowplot::plot_grid(plotlist = plotlist, ncol = 1) 2. │ └─cowplot::align_plots(...) 3. │ └─base::lapply(...) 4. │ └─cowplot (local) FUN(X[[i]], ...) 5. │ ├─cowplot::as_gtable(x) 6. │ └─cowplot:::as_gtable.default(x) 7. │ ├─cowplot::as_grob(plot) 8. │ └─cowplot:::as_grob.ggplot(plot) 9. │ └─ggplot2::ggplotGrob(plot) 10. │ ├─ggplot2::ggplot_gtable(ggplot_build(x)) 11. │ │ └─ggplot2:::attach_plot_env(data$plot$plot_env) 12. │ │ └─base::options(ggplot2_plot_env = env) 13. │ ├─ggplot2::ggplot_build(x) 14. │ └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 15. │ └─ggplot2:::by_layer(...) 16. │ ├─rlang::try_fetch(...) 17. │ │ ├─base::tryCatch(...) 18. │ │ │ └─base (local) tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) 19. │ │ │ └─base (local) tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) 20. │ │ │ └─base (local) doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) 21. │ │ └─base::withCallingHandlers(...) 22. │ └─ggplot2 (local) f(l = layers[[i]], d = data[[i]]) 23. │ └─l$compute_aesthetics(d, plot) 24. │ └─ggplot2 (local) compute_aesthetics(..., self = self) 25. │ └─ggplot2:::scales_add_defaults(...) 26. │ └─base::lapply(aesthetics[new_aesthetics], eval_tidy, data = data) 27. │ └─rlang (local) FUN(X[[i]], ...) 28. └─base::.handleSimpleError(...) 29. └─rlang (local) h(simpleError(msg, call)) 30. └─handlers[[1L]](cnd) 31. └─cli::cli_abort(...) 32. └─rlang::abort(...)

这段代码输出的是一个backtrace，它是调试错误时用来追踪程序执行路径的一种工具。backtrace会输出当前程序的调用栈（call stack），也就是程序执行到当前位置时所有被调用的函数的信息。 在这段backtrace中，可以...

Error in mutate(): ℹ In argument: colour = case_when(...). Caused by error in case_when(): ! could not find function "case_when" --- Backtrace: ▆ 1. ├─pca.result %>% ... 2. ├─dplyr::mutate(...) 3. └─dplyr:::mutate.data.frame(...) 4. └─dplyr:::mutate_cols(.data, dplyr_quosures(...), by) 5. ├─base::withCallingHandlers(...) 6. └─dplyr:::mutate_col(dots[[i]], data, mask, new_columns) 7. └─mask$eval_all_mutate(quo) 8. └─dplyr (local) eval() Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 3 hidden frames.

这是一个R语言的错误提示，提示在mutate()函数中传递给color参数的case_when()函数出现了问题。错误可能是由于R包版本不兼容或语法错误引起的。您可以使用rlang::last_trace(drop = FALSE)函数查看错误的详细信息，...

Backtrace: ▆ 1. └─cowplot::plot_grid(plotlist = plotlist, ncol = 1) 2. └─cowplot::align_plots(...) 3. └─base::lapply(...) 4. └─cowplot (local) FUN(X[[i]], ...) 5. ├─cowplot::as_gtable(x) 6. └─cowplot:::as_gtable.default(x) 7. ├─cowplot::as_grob(plot) 8. └─cowplot:::as_grob.ggplot(plot) 9. └─ggplot2::ggplotGrob(plot) 10. ├─ggplot2::ggplot_gtable(ggplot_build(x)) 11. │ └─ggplot2:::attach_plot_env(data$plot$plot_env) 12. │ └─base::options(ggplot2_plot_env = env) 13. ├─ggplot2::ggplot_build(x) 14. └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 15. └─ggplot2:::by_layer(...) 16. ├─rlang::try_fetch(...) 17. │ ├─base::tryCatch(...) 18. │ │ └─base (local) tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) 19. │ │ └─base (local) tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) 20. │ │ └─base (local) doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) 21. │ └─base::withCallingHandlers(...) 22. └─ggplot2 (local) f(l = layers[[i]], d = data[[i]]) 23. └─l$compute_aesthetics(d, plot) 24. └─ggplot2 (local) compute_aesthetics(..., self = self) 25. └─base::lapply(aesthetics, eval_tidy, data = data, env = env) 26. └─rlang (local) FUN(X[[i]], ...)

根据你提供的 ...你需要检查一下自己的代码中是否有对 plotlist 进行了修改或者处理，导致其中的元素出现了错误，或者尝试使用 rlang::last_trace() 命令来查看更详细的错误信息，以便更好地定位问题所在。

Backtrace: ▆ 1. ├─pred_lm %>% roc_auc(truth = 是否发生, .pred_pass) 2. ├─yardstick::roc_auc(., truth = 是否发生, .pred_pass) 3. └─yardstick:::roc_auc.data.frame(., truth = 是否发生, .pred_pass) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 20 hidden frames.

这个Backtrace显示在运行roc_auc()函数时，代码中使用了pred_lm作为输入，但是在roc_auc()函数中没有正确指定.pred_pass列。这可能是因为在pred_lm中并没有包含.pred_pass列，或者是因为在调用roc_auc...

> result <- left_join(file1, file2, by = c("ID" = "ID2")) Error in left_join(): ! Input columns in x must be unique. ✖ Problem with ID. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in left_join(): ! Input columns in x must be unique. ✖ Problem with ID. --- Backtrace: ▆ 1. ├─dplyr::left_join(file1, file2, by = c(ID = "ID2")) 2. └─dplyr:::left_join.data.frame(file1, file2, by = c(ID = "ID2")) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 4 hidden frames. >

490. New 491. Next 492. Node 493. Noise 494. Non-blocking 495. Nonlinear 496. Normalize 497. Notification 498. Null 499. Number 500. Object 希望这个列表对您有所帮助！

Backtrace: ▆ 1. ├─base (local) <fn>(x) 2. └─ggplot2:::print.ggplot(x) 3. ├─ggplot2::ggplot_build(x) 4. └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 5. └─ggplot2:::by_layer(...) 6. ├─rlang::try_fetch(...) 7. │ ├─base::tryCatch(...) 8. │ │ └─base (local) tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) 9. │ │ └─base (local) tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) 10. │ │ └─base (local) doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) 11. │ └─base::withCallingHandlers(...) 12. └─ggplot2 (local) f(l = layers[[i]], d = data[[i]]) 13. └─l$compute_aesthetics(d, plot) 14. └─ggplot2 (local) compute_aesthetics(..., self = self) 15. └─ggplot2:::scales_add_defaults(...) 16. └─base::lapply(aesthetics[new_aesthetics], eval_tidy, data = data) 17. └─rlang (local) FUN(X[[i]], ...) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 5 hidden frames. >

这是R语言中的错误信息，其中包含了函数调用的堆栈（backtrace），可以帮助我们定位代码中的错误。根据堆栈信息，可以看到错误发生在第13行，即调用了compute_aesthetics()函数，并且该函数的一个参数data中可能包含...

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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩