错误: 意外的')'在"myData = read.table("D:/QQ下载/myData.txt", header = T))"里

是的，这个错误是因为你在读取数据时，多了一个右括号，导致代码语法错误。你需要将代码修改为：

myData <- read.table("D:/QQ下载/myData.txt", header = T)

这样就可以正确读取数据了。

相关问题

ABC='1' def index(request): all_data = models.Mydata1.objects.all() if ABC=='1': id1 = models.Mydata1.objects.filter(id=1) elif ABC=='2': id1 = models.Mydata1.objects.filter(id=2) return render(request, 'index.html', {'all_data': id1}) def log_in(request): global ABC if request.method == 'POST': user = request.POST.get('user') pwd = request.POST.get('pwd') if( user == '123')and pwd == '123': ABC='1' return redirect('/index') elif ( user == '456')and pwd == '456': ABC = '2' return redirect('/index') return render(request, 'log_in.html')

这段代码是一个简单的Django应用程序，包括两个视图函数：`index`和`log_in`。

`log_in`函数接收POST请求并检查用户名和密码是否正确。如果正确，它设置一个全局变量`ABC`为`1`或`2`，然后重定向到`/index`。

`index`函数检查全局变量`ABC`的值，并根据它从数据库中过滤出一个对象。然后，它将对象传递给模板，并渲染`index.html`页面。

请注意，这样的全局变量使用是不安全的，因为它可能会导致并发问题。推荐的替代方法是将状态存储在数据库中或使用Django的session框架。

p = 10 mean = np.zeros(p) sigma = np.zeros((p, p)) for i in range(p): for j in range(p): sigma[i, j] = np.exp(-abs(i-j)) mydata = mvn(mean, sigma, size=1000) #生成数据 beta = mvn(0.2np.ones(p),0.01sigma,size=6) #生成后60%数据的β for p2 in range(2,4): mydata[:, p2] = np.where(mydata[:, p2] > 0, 1, 0) #将第二个20%的数据转化为二进制 for p3 in range(5,p): mydata[:, p3] = np.where(mydata[:, p3] > 0.5, 2, np.where(mydata[:, p3] <= -0.5, 0, 1)) U = uniform.rvs(size=1000) U = 1 - U U = np.log(U) J = np.diag(U) # 生成1000个随机数满足(0,1)的均匀分布 for p40 in range(0,4): A11=0.2mydata[:, :p40].sum(axis=1) for p60 in range(4,p): A12=0.2mydata[:, :p60].sum(axis=1) A1=A11+A12 #情景1 B = 10*((0.01)**10) * np.exp(A1) E = np.eye(1000) T = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): T[m, 0] = J[m, m]/ B T = np.sqrt(T).T 删失时间 Ci = np.random.exponential(scale=7, size=1000).reshape(-1, 1) time = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: time[m, 0] = Ci[m, 0] else: time[m, 0] = T E = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: E[m, 0] = 0 else: E[m, 0] = 1 X=mydata Y=time E=E 为什么得出来的T是nan

在给定的代码段中，变量`B`的计算涉及到除以`A1`，而`A1`是一个长度为1000的数组。如果在`A1`中存在0元素，那么除以0将会导致结果为无穷大（inf），进而导致计算出的`T`变量中存在NaN值。

为了解决这个问题，你可以在计算`B`之前，先检查`A1`中是否存在0元素，并将其替换为一个较小的非零值。例如，你可以使用以下代码来替代计算`B`的那一行：

A1 = A11 + A12  # 情景1
A1 = np.where(A1 == 0, 1e-10, A1)  # 将A1中的0替换为较小的非零值
B = 10 * ((0.01) ** 10) * np.exp(A1)

这样做可以避免除以0导致的NaN值问题。请注意，我在代码中使用了一个较小的非零值（1e-10），你可以根据具体情况调整这个值。