上面的代码出现了“Error in data.frame(level1 = rep(letters[1:8], each = 9), level2 = rep(LETTERS[1:6], : 参数值意味着不同的行数: 72, 18, 76”

时间: 2024-03-29 21:37:15 浏览: 14
这个错误是因为在创建数据框时,参数的值导致了不同的行数。具体来说,rep(letters[1:8], each = 9)和rep(LETTERS[1:6], 3)分别生成了72个和18个元素,但是它们被放在一个数据框里面,所以就会出现行数不匹配的错误。 你可以通过检查代码来确定参数是否正确,或者调整参数值以确保行数匹配。另外,你也可以考虑使用其他的数据结构来代替数据框,比如矩阵或列表。
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df0 <- data.frame( date = rep(res.seir$days,2), yy = c(res.seir$DI,res.seir$rate), type = rep(c("(B)每日新增人数","(A)累计感染率"),each=55))

好的,你的第三个问题是如何创建一个名为 df0 的数据框?正确的代码是 ``` df0 <- data.frame( date = rep(res.seir$days, 2), yy = c(res.seir$DI, res.seir$rate), type = rep(c("(B)每日新增人数", "(A)累计感染率"), each = 55) ) ``` 该代码将会创建一个数据框,其中包含三个列:date、yy 和 type。date 列是 res.seir$days 的重复值,yy 列是 res.seir$DI 和 res.seir$rate 的组合,type 列是两个字符串值的重复值。其中 "(B)每日新增人数" 重复了 55 次,"(A)累计感染率" 也重复了 55 次。

allure.attach(body=caseinfo["request"]["url"],name="请求地址:",attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) allure.attach(body=caseinfo["request"]["method"], name="请求方式:",attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) data = caseinfo["request"]["data"] allure.attach(body=json.dumps(data), name="请求数据:",attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) rep = requests.get(url=caseinfo["request"]["url"],params=data) allure.attach(body=rep.text, name="响应数据:", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT) 解释每行代码

这段代码是使用Python语言编写的,其作用是在使用Allure框架进行接口自动化测试时,将请求地址、请求方式、请求数据、响应数据等信息记录在测试报告中。 具体解释如下: 1. `allure.attach(body=caseinfo["request"]["url"], name="请求地址:", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT)`:使用Allure框架的`attach`方法,将请求地址记录在测试报告中,`name`参数表示该信息的名称,`attachment_type`参数表示该信息的类型,这里是文本类型。 2. `allure.attach(body=caseinfo["request"]["method"], name="请求方式:", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT)`:同上,将请求方式记录在测试报告中。 3. `data = caseinfo["request"]["data"]`:获取请求数据,并将其赋值给变量`data`。 4. `allure.attach(body=json.dumps(data), name="请求数据:", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT)`:将请求数据转换成JSON格式,并将其记录在测试报告中。 5. `rep = requests.get(url=caseinfo["request"]["url"], params=data)`:使用`requests`库发送GET请求,并将响应结果赋值给变量`rep`。 6. `allure.attach(body=rep.text, name="响应数据:", attachment_type=allure.attachment_type.TEXT)`:将响应结果的文本内容记录在测试报告中。

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以下R代码:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0) # 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。问题出现在第一组交叉验证误差图的代码中,具体是在 data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) 这一行。可以看到,cv1$glmnet.fit$cvm 的值为空。所以请对原代码进行修正

运行“library(ggplot2) # 创建示例数据 data <- data.frame( group = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 3)), subgroup = rep(LETTERS[1:3], 3), value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) ) # 计算每个子组的值的累计和 data$group_total <- ave(data$value, data$group, FUN = cumsum) data$subgroup_total <- ave(data$value, data$subgroup, FUN = cumsum) # 计算每个组的总和 group_total <- data.frame( group = unique(data$group), value = ave(data$value, data$group, FUN = sum) ) # 计算每个子组在其所属组内的占比 data$subgroup_prop <- data$value / data$group_total # 计算每个组内每个子组的占比 data$subgroup_prop <- ave(data$subgroup_prop, data$group, data$subgroup, FUN = sum) # 计算每个组的占比 group_prop <- group_total$value / sum(data$value) # 绘制多层圆环图 ggplot(data, aes(x = "", y = subgroup_prop, fill = subgroup)) + geom_bar(width = 1, stat = "identity") + coord_polar(theta = "y") + scale_fill_hue() + theme_void() + theme(legend.position = "right") + ggtitle("Subgroup Proportions") + annotate("text", x = 1.5, y = 0, label = paste0(round(group_prop * 100, 2), "%"), size = 10) + geom_bar(data = group_total, aes(x = "", y = value, fill = group), width = 1, stat = "identity") + coord_polar(theta = "y", start = group_prop * 2 * pi) + scale_fill_hue() + ggtitle("Group Totals")”出现了“Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one. Scale for fill is already present. Adding another scale for fill, which will replace the existing scale. Error in geom_bar(): ! Problem while converting geom to grob. i Error occurred in the 1st layer. Caused by error in data_frame(): ! Can't recycle x1 (size 8) to match y1 (size 4). Run rlang::last_error() to see where the error occurred. Warning message: In x + coord$start : longer object length is not a multiple of shorter object length”

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