characteristic_poly <- poly(r,degree = 2, coefficients = TRUE) Error in poly(r, degree = 2, coefficients = TRUE) : object 'r' not found

这段代码看起来是在R语言中尝试创建一个二次多项式（`characteristic_poly`），它通常用于计算二阶线性微分方程的特征值。错误提示`object 'r' not found`是因为变量`r`在当前环境中没有被定义。根据上下文，`r`应该是你在寻找特征根时使用的变量名。

如果你想要构建一个二次多项式的模板，`r`应该是你要代入特征根数值的地方。例如，如果你想构建一个一般形式的特征方程，你可以首先定义`r`：

r <- c(a, b)  # a和b可能是你想要计算的特征根的猜测值，或者是实际求解后的结果

# 或者，如果你已经计算出了特征根
characteristic_roots <- -c(1, 2)  # 假设这是你的特征根
r <- characteristic_roots

然后使用`r`代替上述代码中的`r`：

characteristic_poly <- poly(r, degree = 2, coefficients = TRUE)

这行代码会基于`r`生成一个二次多项式。记得替换`a`和`b`或者其他适当的特征根值。

相关问题

---> 1 rfDisp = metrics.plot_roc_curve(cr_rf,cr_testX,cr_testY,label='random forest') 2 metrics.plot_roc_curve(rnd_search,cr_testX,cr_testY,label='optimized') AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_roc_curve'

这个错误可能是因为您正在使用的 scikit-learn 版本较旧，不支持 `plot_roc_curve` 函数。

请尝试更新 scikit-learn 到最新版本，可以使用以下命令：

pip install -U scikit-learn

如果更新 scikit-learn 后仍然出现此错误，请尝试使用以下代码进行 ROC 曲线绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY)

# 预测概率
probs = model.predict_proba(testX)

# 计算 ROC 曲线参数
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(testY, probs[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

请注意，`model` 代表您的分类器模型，`trainX`，`trainY`，`testX`，`testY` 分别代表训练集和测试集的特征和标签。

IF KEYWORD_SET(MaxColumn) THEN BEGIN IF (MaxColumn LT 1) Then begin message, 'MaxColumn Must be the positve Integer number.' end MaxCoL=MaxColumn ENDIF else begin MaxCoL=20;最大列默认为20列 END ;----------------------------------------- File="D:\Desktop\drought_characteristic\2022_output\file\1111.txt" FTresult = FILE_TEST(File) if (FTresult NE 1) then begin message, 'File Not Found!' endif ;----------------------------------------- ;初始化数据 Data=make_array(1,1,/DOUBLE);文件中没有数据时就返回此值 ;----------------------------------------- fs=fileread(file) ;----------------------------------------- ;最多MaxCoL列nn行 if (n_elements(fs) GT 0) then begin ;----------------------------------------- FileData=make_array(MaxCoL,n_elements(fs),/DOUBLE) LineCount=make_array(1,n_elements(fs),/UINT) ;=========================================================== for n=0L,n_elements(fs)-1 DO BEGIN LineStr=fs[n]; rbool=StringToDoubleArray(LineStr,DoubleArray,Count); ;----------------------------------------- if ((rbool eq 1) && (Count GT 0))then begin MinColSet=make_array(2,1,/DOUBLE) MinColSet[0]=MaxCoL; MinColSet[1]=Count; ;----------------------------------------- for LC=0L,min(MinColSet)-1 Do begin FileData[LC,n]=DoubleArray[LC]; endfor ;----------------------------------------- LineCount[n]=min(MinColSet) endif ;----------------------------------------- endfor ;=========================================================== validrow=where(LineCount GT 0) ;----------------------------------------- if (max(LineCount) GT 1)AND(n_elements(validrow) GT 1) then begin Data=FileData[0:(max(LineCount)-1),validrow]; endif ;----------------------------------------- endif翻译一下每行代码

这段代码是用来读取文件中的数据并将其存储到数组中的。

第一部分是设置最大列数的条件语句，如果MaxColumn小于1，则输出错误信息；否则将MaxCoL设置为MaxColumn。

接着是对文件的读取和测试，如果文件不存在则输出错误信息。

然后是初始化数据，将Data设置为一个1x1的DOUBLE类型数组，用于处理文件中没有数据的情况。

接下来是对文件数据的处理，首先将文件内容存储到fs变量中，然后通过循环逐行读取文件内容。对于每一行，将其转换为DoubleArray数组，并确定其有效列数。如果有效列数大于0，则将数据存储到FileData数组中，并记录该行的有效列数到LineCount数组中。循环结束后，通过where函数找到LineCount中大于0的元素所对应的行，将这些行的数据存储到Data数组中。

最后，如果Data数组中有数据，则将其返回。