Error in `[.formula`(subset(X, target == names(which.min(n_target))), : unused argument (alist())

时间: 2023-12-09 21:05:48 浏览: 149
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Error Encountered an improper argument

这个错误可能源于你在使用`subset()`函数时使用了不正确的参数。`subset()`函数的第一个参数应该是一个数据框或矩阵，第二个参数应该是一个逻辑向量，用于选择行。而第三个参数`alist()`是一个R语言的内置函数，用于创建表达式列表，通常用作函数的参数。如果你想使用`alist()`函数，应该将其作为参数传递给另一个函数，而不是`subset()`函数。请检查你的代码，并确保你正确地使用了`subset()`函数的参数。
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子集模拟（Subset Simulation, SSO）是一种在可靠性分析中广泛应用的数值模拟方法，尤其适合处理高维系统中出现的小概率失效事件。在工程和科学领域，失效分析是理解和预测系统性能的重要手段，而高维问题往往使得...

def data_split(sequence, n_timestamp): subset = [] for i in range(len(sequence)): end_ix = i + n_timestamp if end_ix > len(sequence) - 1: break seq = sequence[i:end_ix+1].reshape(n_timestamp+1,) subset.append(seq) subset = np.array(subset, dtype='float32') return subset train_data = data_split(training_set_scaled, n_timestamp)

函数的输出是一个2维NumPy数组，其中每行包含n_timestamp+1个值：前n_timestamp个值是输入特征，最后一个值是输出特征。这个函数的实现方式是通过循环遍历原始时间序列数据，将每个序列切分成长度为n_timestamp+1的...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

unused_index_col = list(filter(lambda x: 'Unnamed' in x, self.df.columns)) 2. Instead of dropping duplicates and resetting the index separately, you can use the drop_duplicates() function ...

import pandas as pd from itertools import combinations # 读取数据集 data = pd.read_csv('groceries.csv', header=None) transactions = data.values.tolist() # 设定支持度和置信度的阈值 min_support = 0.01 min_confidence = 0.5 # 生成频繁1项集 item_count = {} for transaction in transactions: for item in transaction: if item in item_count: item_count[item] += 1 else: item_count[item] = 1 num_transactions = len(transactions) freq_1_itemsets = [] for item, count in item_count.items(): support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_1_itemsets.append([item]) # 生成频繁项集和关联规则 freq_itemsets = freq_1_itemsets[:] for k in range(2, len(freq_1_itemsets) + 1): candidates = [] for itemset in freq_itemsets: for item in freq_1_itemsets: if item[0] not in itemset: candidate = itemset + item if candidate not in candidates: candidates.append(candidate) freq_itemsets_k = [] for candidate in candidates: count = 0 for transaction in transactions: if set(candidate).issubset(set(transaction)): count += 1 support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_itemsets_k.append(candidate) freq_itemsets += freq_itemsets_k # 生成关联规则 for itemset in freq_itemsets_k: for i in range(1, len(itemset)): for subset in combinations(itemset, i): antecedent = list(subset) consequent = list(set(itemset) - set(subset)) support_antecedent = item_count[antecedent[0]] / num_transactions for item in antecedent[1:]: support_antecedent = min(support_antecedent, item_count[item] / num_transactions) confidence = count / (support_antecedent * num_transactions) if confidence >= min_confidence: print(antecedent, '->', consequent, ':', confidence)完善这段代码

这这是这是Python这是Python的这是Python的代码这是Python的代码，这是Python的代码，用这是Python的代码，用于这是Python的代码，用于导这是Python的代码，用于导入这是Python的代码，用于导入p这是Python的代码，...

def hys(nums, k, subset): res = [] if sum(subset) == k and 0 not in subset: res.append(subset) elif sum(subset) < k and 0 not in subset: for i in range(len(nums)): if nums[i] not in subset: new_subset = subset + [nums[i]] new_nums = nums[i+1:] res += hys(new_nums, k, new_subset) return res while True: try: n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) if k==0: if 0 in nums: print("YES") print("0") else: print("NO") else: for i in nums: if i==0: nums.remove(i) res = hys(nums, k, []) if res: print("YES") for subset in res: print(" ".join(str(x) for x in subset )) else: print("NO") except: break请问怎么改进代码使若有多个子集满足条件时，只输出出现的第一个子集

可以在找到第一个满足条件的子集后，添加一个 break 语句，让程序... print(" ".join(str(x) for x in subset )) break # 添加 break 语句 else: print("NO") 这样就可以保证只输出第一个满足条件的子集了。

def get_coco_api_from_dataset(dataset): for _ in range(10): if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): break if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset): dataset = dataset.dataset if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): return dataset.coco return convert_to_coco_api(dataset)

for _ in range(10): if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): break if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset): dataset = dataset.dataset if isinstance(dataset, ...

Error in mutate(): ! Problem while computing ..1 = across(-ID, ~mean(., na.rm = TRUE)). i The error occurred in group 0: character(0). Caused by error in across(): ! Can't subset columns past the end. x Column ID doesn't exist. Run rlang::last_error() to see where the error occurred.

很抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。由于在分组后计算均值时不需要包含ID列，因此在across()函数中应该使用-ID来排除ID列。请尝试以下修改后的代码： R library(dplyr) df <- data.frame(ID = c(1, 1, ...

> library(Biostrings) > > # 读取 new_list.csv 文件 > new_list <- read.csv("/Users/imac/Desktop/new_list.csv", header = TRUE) > > # 循环处理每个样本 > for (i in 1:nrow(csv_data)) { + sample <- csv_data[i, "Sample"] + old_name <- csv_data[i, "OldName"] + new_name <- csv_data[i, "NewName"] + + # 读取FA文件 + fa_file <- readDNAStringSet("/Users/imac/Desktop/fa/JN_1901_subseq.fa") + + # 根据第一列的内容筛选子集 + subset <- fa_file[names(fa_file) %in% sample] + + # 为FA文件重新命名 + new_names <- gsub(old_name, new_name, names(subset)) + + names(subset) <- new_names + # 保存更新后的FA文件 + writeXStringSet(subset, file = paste0("/Users/imac/Desktop/fa/", new_name, ".fa"), format = "fasta") + } Error in .Call2("new_output_filexp", filepath, append, compress, compression_level, : cannot open file '/Users/imac/Desktop/fa/JN_1901::TRINITY_DN35394_c0_g1_i2::blastx::N/A::55.8::blastn::NA::NA.fa'根据这个报错 改一下这段代码

根据报错信息，我们可以看出是在尝试打开文件 '/Users/imac/Desktop/fa/JN_1901::TRINITY_DN35394_c0_g1_i2::blastx::N/A::55.8::blastn::NA::NA.fa' 时出错了。这个文件名包含了多个冒号和双冒号，导致系统无法正确...

def calculate_importance(data, feature_index): unique_values = np.unique(data[:, feature_index]) # 属性取值的唯一值 importance = 0 for value in unique_values: subset = data[data[:, feature_index] == value] decision_subset = subset[:, decision_attribute_index] decision_unique_values = np.unique(decision_subset) if len(decision_unique_values) == 1: # 决策属性取值唯一，即完全正确分类 importance += subset.shape[0] # 子集样本数 return importance

接下来，通过循环遍历每个特征取值，并将数据集根据特征取值进行划分，得到子集subset。然后，从子集中获取决策属性，并使用np.unique函数获取决策属性的唯一取值列表。 如果决策属性的唯一取值列表长度为1，...

def hys(nums, k, subset, found): res = [] if sum(subset) == k and 0 not in subset: res.append(subset) found = True elif sum(subset) < k and 0 not in subset and not found: for i in range(len(nums)): if nums[i] not in subset: new_subset = subset + [nums[i]] new_nums = nums[i+1:] res += hys(new_nums, k, new_subset, found) if found: break return res # while True: try: n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) if k == 0: if 0 in nums: print("YES") print("0") else: print("NO") else: nums = [i for i in nums if i != 0] found = False res = hys(nums, k, [], found) if res: print("YES") print(" ".join(str(x) for x in res[0])) else: print("NO") except: break，怎么改进上面的代码使输入数据为：10 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1时会输出YES和相应的子集

print(" ".join(str(x) for x in res[0])) elif 0 in nums: print("YES") print("0") else: print("NO") except: break 输入数据为10 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1时，输出为： YES 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

from sklearn.datasets import fetch_20news18828 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def bayesian_demo(): ''' 朴素贝叶斯-文本分类 :return: ''' # 1. 获取数据 news = fetch_20news18828(subset='all') # 2. 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.2) # 3. 特征工程 transfer = TfidfVectorizer() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) # 4. 朴素贝叶斯算法预估器流程 estimator = MultinomialNB() estimator.fit(x_train, y_train) # 5. 模型评估 # 5.1 直接对比真实值、预测值 y_predict = estimator.predict(x_test) print('y_predic:\n', y_predict) print('直接对比真实值与预测值：\n', y_test == y_predict) # 5.2 计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print('准确率为：\n', score) if __name__ == '__main__': bayesian_demo()

这是一个使用朴素贝叶斯算法进行文本分类的代码示例。具体步骤如下： 1. 使用Scikit-learn库的fetch_20news18828函数获取数据集。 2. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。...

df = df.dropna(subset=[col for col in df.columns if col != column_name]

这段Python代码是在使用Pandas库对DataFrame（df）进行操作，其目的是在一个DataFrame中排除（drop）特定列（column_name...df_no_missing = df.dropna(subset=[col for col in df.columns if col != column_name])

请解释这段代码的含义“TebLocalPlannerROS: odom_topic: odom map_frame: map # Trajectory teb_autosize: True dt_ref: 0.3 # Desired trajectory time resolution dt_hysteresis: 0.03 #The hysteresis that automatically adjusts the size according to the current time resolution, usually approx. It is recommended to use 10% of dt ref. global_plan_overwrite_orientation: True # Cover the direction of the local sub-goals provided by the global planner allow_init_with_backwards_motion: False max_global_plan_lookahead_dist: 3.0 # Specify the maximum length of the global plan subset considered for optimization feasibility_check_no_poses: 5 # default：4 The number of attitude feasibility analysis for each sampling interval, # Robot max_vel_x: 0.2 #max_vel_x (double, default: 0.4) max_vel_x_backwards: 0.07 #max_vel_x_backwards (double, default: 0.2) acc_lim_x: 1.0 #acc_lim_x (double, default: 0.5) max_vel_theta: 1.0 #max_vel_theta (double, default: 0.3) acc_lim_theta: 0.5 #acc_lim_theta (double, default: 0.5) min_turning_radius: 0.38 # min_turning_radius (double, default: 0.0) diff-drive: 0 max_steer_angle = 45 度，car_length = 0.35 ----> Redius_min= 0.35”

- max_vel_x_backwards: 最大后退速度。 - acc_lim_x: 最大线加速度。 - max_vel_theta: 最大角速度。 - acc_lim_theta: 最大角加速度。 - min_turning_radius: 最小转弯半径。 - diff-drive: 是否是差速机器人。 - ...

def hys(nums, k, subset): if sum(subset) == k and 0 not in subset: return (True, subset) elif sum(subset) < k and 0 not in subset: found = False for i in range(len(nums)): if nums[i] not in subset: new_subset = subset + [nums[i]] new_nums = nums[i+1:] found, res = hys(new_nums, k, new_subset) if found: return (True, res) return (False, []) else: return (False, []) while True: try: n, k = map(int, input().split()) nums = list(map(int, input().split())) if k == 0: if 0 in nums: print("YES") print("0") else: print("NO") else: nums = [i for i in nums if i != 0] found, res = hys(nums, k, []) if found: print("YES") print(" ".join(str(x) for x in res)) elif 0 in nums: print("YES") print("0") else: print("NO") except: break当输入为10 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1的时候，输出结果是

解释：根据程序流程，首先从输入中读取 n 和 k 的值，然后读取 nums 数组。由于 k 不为 0，且 nums 中存在非零元素，因此程序进入 else 分支。在该分支中，程序会调用函数 hys，寻找是否存在和为 k 的子集。 在函数...

folder_path = "D:/data_test" dataCol = np.zeros((6, 9)) num_size = 0 for filename in os.listdir(folder_path): num_size +=1 if filename.endswith('.csv'): file_path = os.path.join(folder_path, filename) data = pd.read_csv(file_path) subset = data.iloc[1:7, 1:10] subset = subset.fillna(0) first_row = data.iloc[0, 1:].tolist() first_column = data.iloc[0:, 0].tolist() for i in range(subset.shape[0]): for j in range(subset.shape[1]): value = subset.iloc[i, j] dataCol[i,j] += mass(value,first_row[j],first_column[i],0.25) # 均值 dataCol = dataCol/num_size total_change = np.sum(dataCol) print(dataCol) print(total_change)

这段代码使用了Pandas和Numpy库，实现了读取文件夹中的所有csv文件，将每个文件的第1行和第1列作为每个单元格的权重，计算每个单元格的贡献并将其累加到dataCol数组中。然后，将dataCol数组除以文件数量，得到每个...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx') # 指定需要判重的字段和需要合并的字段 dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag'] merge_col = 'evidence' #查找重复行 dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # # 合并数据 # dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col) # 将重复行进行分组，合并要合并的列 df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 合并数据 df = pd.merge(df, dup_data, on=dup_cols, how='left') # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

df.loc[dup_rows, merge_col] = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].transform(lambda x: x.astype(str).str.cat(sep='\n')) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop...

train_df.head(10).style.hide(axis='columns',subset=['Route'])\ .background_gradient(subset=['Journey_day','Journey_month','Dep_hour','Dep_min','Arrival_hour','Arrival_min'],cmap='winter')\ .background_gradient(subset=['Duration'], cmap='autumn')\ .bar(subset=['Price'])代码来源

这段代码来源于数据科学家机器学习工程师Abhinav Sagar的文章《Flight Fare Prediction using Machine Learning》。这篇文章介绍了如何使用Python和机器学习来预测飞行票价，代码中的这段代码主要是用来对数据进行...
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