Error in exp(coef(gun1)) : non-numeric argument to mathematical function

时间: 2024-04-23 10:25:10 浏览: 156
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Error Encountered an improper argument

这个错误通常发生在使用生存分析中的 Cox 模型时，出现了含有非数值型变量的情况。可能是因为在构建 Cox 模型时，输入的自变量中包含了非数值型变量，例如字符型变量或逻辑型变量等。Cox 模型中的自变量必须是数值型变量，否则会出现这个错误。 解决这个问题的方法是，将非数值型变量转换为数值型变量，例如使用虚拟变量(dummy variable)进行编码。可以使用 R 语言中的函数 `model.matrix()` 将非数值型变量转换为虚拟变量。另外，也可以考虑将这些非数值型变量从自变量中剔除，以避免这个错误的发生。
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注释这段代码pa=a->next; pb=b->next; c->coef=0; c->exp=0; c->next=NULL; pc=c; while(pa&&pb) { q=new mulpoly; double coef1=pa->coef; int exp1=pa->exp; double coef2=pb->coef; int exp2=pb->exp; if(exp1==exp2) { if((coef1+coef2)!=0) { q->coef=coef1+coef2; q->exp=exp1; q->next=NULL; pc->next=q; pc=q; } pa=pa->next; pb=pb->next; } if(exp1<exp2) { q->coef=coef2; q->exp=exp2; q->next=NULL; pc->next=q; pc=q; pb=pb->next; } if(exp1>exp2) { q->coef=coef1; q->exp=exp1; q->next=NULL; pc->next=q; pc=q; pa=pa->next; } } if(pa==NULL) { while(pb) { mulpoly* pNode=new mulpoly; pNode->coef=pb->coef; pNode->exp=pb->exp; pNode->next=NULL; pc->next=pNode; pc=pNode; pb=pb->next; } } else if(pb==NULL) { while(pa) { mulpoly* pNode=new mulpoly; pNode->coef=pa->coef; pNode->exp=pa->exp; pNode->next=NULL; pc->next=pNode; pc=pNode; pa=pa->next; } }

if(exp1==exp2) // 如果 a 和 b 当前节点的指数相等 { if((coef1+coef2)!=0) // 如果相加后的系数不为 0 { q->coef=coef1+coef2; // 将相加后的系数存储到节点 q 的 coef 中 q->exp=exp1; // 将当前节点的指数...

timescale 1ns/10ps module dctu( clk, ena, ddgo, x, y, ddin, dout ); parameter coef_width = 16; parameter di_width = 8; parameter [2:0] v = 0; parameter [2:0] u = 0; input clk; input ena; input ddgo; input [2:0] x; input [2:0] y; input [di_width:1]ddin; output[11:0] dout; reg [31:0] coef; wire[coef_width +10:0]result; include "./dct_cos_table.v" always @(posedge clk) begin if(ena) coef <=dct_cos_table(x, y, u, v); end dct_mac macu( .clk(clk), .ena(ena), .dclr(ddgo), .din(ddin), .coef( coef[31:31 -coef_width +1] ), .result(result) ); assign dout = result[coef_width +10: coef_width -1]; endmodule帮我解读这段代码

该模块有6个输入和1个输出端口，参数包括coef_width、di_width、v和u。coef_width是系数宽度，di_width是输入数据宽度，v和u是方块位置参数。 在always块中，如果ena为1，coef将被赋值为存储在dct_cos_table中的x、...

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left = left.replace('-x', '-1*x') # 将常数项移到右边 left = left.replace('+', ' + ').replace('-', ' - ') left = [term.strip() for term in left.split()] x_coef = sum([eval(term.replace('x', '')) ...

if（a->exp>b->exp）{ s->coef=a->coef;s->exp=a->exp; c->next=s;s->next=NULL; c=c->next;a=a->next; }else if（a->exp<b->exp）{ s->coef=（-1）*b->coef;s->exp=b->exp; c->next=s;s->next=NULL; c=c->next;b=b->next; }else{ s->coef=a->coef-b->coef;s->exp=a->exp; a=a->next;b=b->next; if（s->coef==0）continue; c->next=s;s->next=NULL; c=c->next; }

这是一个多项式加减法的代码，其中a和b是两个多项式的头指针，s和c是中间变量，用于构建结果多项式的链表。如果a的当前项指数大于b的当前项指数，则将a的当前项加入结果多项式中；如果b的当前项指数大于a的当前项...

void InitPolylist(Polylist *L) {*L = (Polylist)malloc(sizeof(Polylist)); (*L)->next = NULL; } Polylist CreatePolylist()/*输入多项式的系数和指数,用尾插法建立一元多项式的链表*/ {Polylist L; Polynode *s; InitPolylist(&L); double coef; int exp; Polynode *r = L; scanf("%lf %d",&coef,&exp); while(coef != 0) { s = (Polynode *)malloc(sizeof(Polynode)); s->coef = coef; s->exp = exp; s->next = NULL; r->next = s; r = s; scanf("%lf %d",&coef,&exp); } r->next = NULL; return L; } int LengthPolylist(Polylist L) {Polylist r = L; int n = 0; while(r->next != NULL) { n++; r = r->next; } return n; } void OutputPolylist(Polylist L) { Polylist r = L->next; printf("inlcude %d coef/exp list is：\n",LengthPolylist(L)); while(r != NULL) { printf("%.2f,%d\n",r->coef,r->exp); r = r->next; } } Polylist AddPolylist()/*创建两个多项式并相加，完成后显示序列*/ {Polylist l1 = CreatePolylist(); Polylist l2 = CreatePolylist(); Polylist l3; InitPolylist(&l3); Polynode *s; Polylist r1 = l1->next, r2 = l2->next, r3 = l3; double sum; while(r1 != NULL && r2 != NULL) { s = (Polynode *)malloc(sizeof(Polynode)); if(r1->exp < r2->exp) { s->coef = r1->coef; s->exp = r1->exp; r3->next = s; r3 = s; r1 = r1->next; } else if (r1->exp == r2->exp) { sum = r1->coef + r2->coef; if(sum != 0) { s->coef = sum; s->exp = r1->exp; r3->next = s; r3 = s; r1 = r1->next; r2 = r2->next; } else { return l3; } } else { s->coef = r2->coef; s->exp = r2->exp; r3->next = s; r3 = s; r2 = r2->next; } } if(r1 != NULL){ r3->next = r1; } else { r3->next = r2; } return l3; } void ComputePolylist(Polylist L)/*计算多项式在x=%d的值*/ {Polylist r = L->next; double x = 0; double result = 0; scanf("%lf",&x); while(r != NULL) { result += r->coef * pow(x, r->exp); r = r->next; } printf("ComputePolylist in x=%.2f result is：%.2f\n",x,result); } void DestroyPolylist(Polylist L) { Polynode *p = L ,*q = L->next; while(q) { free(p); p = q; q = q->next; } free(p); printf("destroy"); } 解释一下这个代码

这段代码是一个用于处理一元多项式的链表操作程序。其中，Polylist 是一个指向 Polynode 的指针，而 Polynode 则定义了多项式中的每一个节点，包括系数和指数。程序提供了创建多项式、计算多项式值、相加多项式等...

coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) age 0.02007 1.02028 0.01242 1.616 0.1062 exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 age 1.0203 0.9801 0.9957 1.045解释

这个结果中，coef 列是每个变量的回归系数，exp(coef) 是回归系数的指数（即 Hazard Ratio），表示每个因素对于事件发生的风险比。se(coef) 是回归系数的标准误。z 列是回归系数的 z 值，用于判断回归系数是否显著。...

B = CreatePolylist(); InitPolylist(&C); Polynode *p = A->next, *q = B->next, *r, *s; while (p != NULL && q != NULL) { if (p->exp < q->exp) { r = (Polynode*)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef = p->coef; r->exp = p->exp; p = p->next; } else if (p->exp > q->exp) { r = (Polynode*)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef = q->coef; r->exp = q->exp; q = q->next; } else { r = (Polynode*)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef = p->coef + q->coef; r->exp = p->exp; p = p->next; q = q->next; } s = C; while (s->next != NULL && s->next->exp < r->exp) { s = s->next; } r->next = s->next; s->next = r; } while (p != NULL) { r = (Polynode*)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef = p->coef; r->exp = p->exp; p = p->next; s = C; while (s->next != NULL && s->next->exp < r->exp) { s = s->next; } r->next = s->next; s->next = r; } while (q != NULL) { r = (Polynode*)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef = q->coef; r->exp = q->exp; q = q->next; s = C; while (s->next != NULL && s->next->exp < r->exp) { s = s->next; } r->next = s->next; s->next = r; } return C;

这段代码实现了两个多项式 A 和 B 的加法，结果存储在链表 C 中。首先新建一个空链表 C，然后遍历链表 A 和 B，如果 A 和 B 的当前节点指数相等，则将系数相加，然后新建一个节点插入到链表 C 中；...

编程实现一元一次方程的求解（输入的方程式中不含括号及分号）。 如： 输入：3x+6=15 输出： 3.00 输入：-3+3x=13-x 输出： 4.00 输入：16-12a=128+24a-24 输出： -2.44 输入：x+8=x-8 输出：方程不成立，或x可等于任意值 输入：x-12=-12+x 输出：方程不成立，或x可等于任意值 请提交代码及测试运算结果。（提示：要对输入的方程字符串分割为多个列表项元素，部分字符要考虑替换）

if len(tokens) == 1: coef = 1 const = 0 else: # 初始化系数和常数 coef = 0 const = 0 # 遍历表达式中的每个项 for i in range(len(tokens)): token = tokens[i] # 如果是数字，则根据它前面的符号...

在C54x中，解释如下代码 ：. data COEF : word 2 . text start : STM #0400hAR3: STM #0500hAR1: MACD *AR3-, COEF , A : STLA .* ARI : . end

1. .data 这是一个伪指令，用于声明数据段的开始。在这个代码示例中，下一行声明了一个名为 COEF 的数组，其中包含两个 word 类型的元素。 2. COEF: word 2 这是一个数组声明语句，用于声明一个名为 COEF 的数组，...

double coef; int exp; // printf("请输入多项式的系数和指数，系数为0则结束：\n"); scanf("%lf%d", &coef, &exp); while (coef != 0) { p = (Polynode*)malloc(sizeof(Polynode)); p->coef = coef; p->exp = exp; q = L; while (q->next != NULL && q->next->exp < exp) { q = q->next; } p->next = q->next; q->next = p; scanf("%lf%d", &coef, &exp); }

首先定义了两个变量coef和exp，然后通过scanf函数输入系数和指数。接着，用while循环判断系数是否为0，如果不为0，则创建一个新的Polynode节点，将输入的系数和指数分别赋值给节点的coef和exp。然后使用指针q遍历...

Polylist AddPolylist() { Polylist A=NULL, B=NULL, C=NULL, p=NULL, q=NULL, r=NULL; A=CreatePolylist(); B=CreatePolylist(); InitPolylist(&C); p=A; q=B; while(p!=NULL && q!=NULL) { if(p->exp<q->exp) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=q->coef; r->exp=q->exp; r->next=C; C=r; q=q->next; } else { if(p->exp==q->exp) { if(fabs(p->coef + q->coef)>1e-6) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=p->coef+q->coef; r->exp=p->exp; r->next=C; C=r; } p=p->next; q=q->next; } else { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=p->coef; r->exp=p->exp; r->next=C; C=r; p=p->next; } } } while(p!=NULL) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=p->coef; r->exp=p->exp; r->next=C; C=r; p=p->next; } while(q!=NULL) { r=(Polylist)malloc(sizeof(Polynode)); r->coef=q->coef; r->exp=q->exp; r->next=C; C=r; q=q->next; } return C; }

这段代码实现了两个多项式相加的操作，其中Polylist是一个链表结构，每个节点包含一个系数和指数。代码首先调用CreatePolylist函数分别创建了两个多项式链表A和B，然后初始化结果链表C为空。接下来使用p和q指向A和B...

df = xlsread('bankloan.xls'); % 设定响应变量和预测变量 y = df(:, end-1); X = df(:, 1:end-2); % 使用 stepwiseglm 函数进行模型选择 mdl = stepwiseglm(X, y, 'linear', 'Criterion', 'aic', 'Verbose', 2); % 输出模型的系数 coef = mdl.Coefficients; disp(coef); disp(mdl)

coef 是一个表格，包含了每个预测变量的系数、标准误差、t 值和 p 值，以及常数项的系数。mdl 是一个 GeneralizedLinearModel 类型的对象，包含了模型的各种属性和方法，例如 R 方值、残差分析、预测等。

错误提示 p.grad*=clip_coef AttributeError: can't set attribute

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip_coef) 这个方法会在计算出所有参数的梯度后，对梯度进行修剪，保证所有梯度的范数不超过 clip_coef。这样可以避免梯度爆炸的问题。

新数据前面多了一列无用的，每列用逗号隔开，改代码data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-0-ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') data2 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-5-ratio.txt') y2 = data2.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X2 = data2.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor2 = LinearRegression() regressor2.fit(X2, y2) y2_pred = regressor2.predict(X2) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor2.intercept_[0], regressor2.coef_[0][0])) plt.scatter(X2, y2, color='green') plt.plot(X2, y2_pred, color='orange') plt.legend(['Regression Line 2', 'Observations 2']) #3 data3 = pd.read_csv('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/ratio/40-10-ratio.txt') y3 = data3.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X3 = data3.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor3 = LinearRegression() regressor3.fit(X3, y3) y3_pred = regressor3.predict(X3) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor3.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X3, y3, color='purple') plt.plot(X3, y3_pred, color='yellow') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line 1', 'Observations 1', 'Regression Line 2', 'Observations 2', 'Regression Line 3', 'Observations 3']) plt.show()

y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y =...

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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。
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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