options(warn=-1)

时间: 2023-11-29 20:03:36 浏览: 168
这行代码是用来禁止警告信息显示的。当我们在执行某些操作时,可能会出现一些意外情况,例如数据类型不匹配或者缺失值等,这时候R会发出警告信息,提醒我们注意。但是有时候我们不想看到这些警告信息,可以使用`options(warn=-1)`将其禁止显示。不过建议在调试代码时保留警告信息,以便及时发现问题并解决。
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npm warn using --force recomme

nded for situations where the package installation may fail due to conflicts or errors. It is not recommended to use --force unless you are sure of what you are doing and have exhausted all other options. 使用 --force 命令是为了解决包安装可能由于冲突或错误而失败的情况。除非您确定自己在做什么并已经尝试了所有其他选项,否则不建议使用 --force 命令。

options(conflict = conflict.warn) 错误: 找不到对象'conflict.warn'

很抱歉,看起来你遇到了一个误解。`options(conflict = conflict.warn)`是在R中设置冲突处理策略的一种方式,但是这个选项并不是预设的,你需要先确保已经安装了`conflicted`包,并通过`library(conflicted)`加载它。 `conflict.warn`是一种冲突解决模式,意味着当遇到函数名冲突时,会发出警告(而非默认的忽略)。如果你想设置冲突为警告模式,你应该像这样操作: ```R # 首先,确保conflicted包已经被安装 if (!requireNamespace("conflicted", quietly = TRUE)) { install.packages("conflicted") } # 加载conflicted包 library(conflicted) # 设置冲突处理为警告模式 options(conflict = conflicted::warn) ``` 然后,你可以尝试之前的操作,冲突会被捕获并显示一个警告信息,帮助你识别和修复问题。 如果你现在收到找不到`conflict.warn`对象的错误,那可能是因为你在没有正确加载conflicted包的情况下就试图设置冲突策略。请确保加载了包再执行上述命令。

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将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

WARNING: An illegal reflective access operation has occurred WARNING: Illegal reflective access by com.alipay.sofa.jraft.util.internal.UnsafeUtil (jar:file:/E:/service/nacos-server-2.2.3/nacos/target/nacos-server.jar!/BOOT-INF/lib/jraft-core-1.3.12.jar!/) to field java.nio.Buffer.address WARNING: Please consider reporting this to the maintainers of com.alipay.sofa.jraft.util.internal.UnsafeUtil WARNING: Use --illegal-access=warn to enable warnings of further illegal reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release 2023-07-15 22:58:51,129 WARN Exception encountered during context initialization - cancelling refresh attempt: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'instanceOperatorClientImpl' defined in URL [jar:file:/E:/service/nacos-server-2.2.3/nacos/target/nacos-server.jar!/BOOT-INF/lib/nacos-naming-2.2.3.jar!/com/alibaba/nacos/naming/core/InstanceOperatorClientImpl.class]: Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 1; nested exception is org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'clientOperationServiceProxy' defined in URL [jar:file:/E:/service/nacos-server-2.2.3/nacos/target/nacos-server.jar!/BOOT-INF/lib/nacos-naming-2.2.3.jar!/com/alibaba/nacos/naming/core/v2/service/ClientOperationServiceProxy.class]: Unsatisfied dependency expressed through constructor parameter 1; nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'persistentClientOperationServiceImpl' defined in URL [jar:file:/E:/service/nacos-server-2.2.3/nacos/target/nacos-server.jar!/BOOT-INF/lib/nacos-naming-2.2.3.jar!/com/alibaba/nacos/naming/core/v2/service/impl/PersistentClientOperationServiceImpl.class]: Bean instantiation via constructor failed; nested exception is org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Failed to instantiate [com.alibaba.nacos.naming.core.v2.service.impl.PersistentClientOperationServiceImpl]: Constructor threw exception; nested exception is java.lang.UnsatisfiedLinkError: C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\librocksdbjni15037951375079649142.dll: %

修改以下代码,使其能正常运行: import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型,预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错:FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

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