错误使用 {} 无法识别表变量名称 'As__g_g_)'。 出错 chazhi (第 10 行) asConcentrations = concentrations{:, 'As__g_g_)'};

错误信息指出，在尝试读取或操作名为 'As__g_g_)' 的表变量时，由于使用了不正确的语法或格式，程序在第10行的 `asConcentrations = concentrations{:, 'As__g_g_)'}` 这一行遇到了识别问题。`{:, ...}` 这样的语法可能是试图通过列名提取数据，但在R语言或者其他类似环境中，如果变量名包含特殊字符或者不符合命名规则，可能会导致解析错误。

正确的做法应该是确保变量名 'As__g_g_)' 符合当前环境的变量命名规范，并且在访问时可能需要对字符串进行转义或正确引用。例如，如果 'As__g_g_)' 应该是一个合法的列名，那么应该确保它没有被误解为控制流语句，也没有遗漏引号：

# 如果 As__g_g_ 是列名并且需要双引号包围
asConcentrations <- concentrations[, "As__g_g_)"]

# 或者如果该字符本身不需要转义
if (is.character('As__g_g_')) {
  asConcentrations <- concentrations[, 'As__g_g_)']
} else {
  # 检查是否其他类型的变量引用错误
  # ...
}

相关问题

../dlib-19.22/dlib/all/../bigint/../vectorstream/vectorstream.h:31:34: error: invalid use of dependent type ‘dlib::vectorstream::vector_streambuf<CharType>::size_type’ size_type read_pos = 0; // buffer[read_pos] == next byte to read from buffer ^ In file included from ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/../global_optimization.h:8:0, from ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/auto.cpp:7, from ../dlib-19.22/dlib/all/source.cpp:87: ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/../global_optimization/find_max_global.h:284:47: error: default argument missing for parameter 8 of ‘template<class funct, class ... Args> std::pair<long unsigned int, dlib::function_evaluation> dlib::impl::find_max_global(double, dlib::thread_pool&, std::vector<_RealType>&, std::vector<dlib::function_spec>, std::chrono::nanoseconds, dlib::max_function_calls, double, Args&& ...)’ std::pair<size_t,function_evaluation> find_max_global ( ^ ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/../global_optimization/find_max_global.h:303:47: error: default argument missing for parameter 7 of ‘template<class funct, class ... Args> std::pair<long unsigned int, dlib::function_evaluation> dlib::impl::find_max_global(double, dlib::thread_pool&, std::vector<_RealType>&, std::vector<dlib::function_spec>, std::chrono::nanoseconds, double, Args&& ...)’ std::pair<size_t,function_evaluation> find_max_global ( ^ make[3]: *** [../dlib-19.22/dlib/all/libRNA_concentrations_la-source.lo] Error 1 make[3]: Leaving directory `/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/ViennaRNA-2.5.0/src/ViennaRNA' make[2]: *** [install-recursive] Error 1 make[2]: Leaving directory `/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/ViennaRNA-2.5.0/src/ViennaRNA' make[1]: *** [install-recursive] Error 1 make[1]: Leaving directory `/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/ViennaRNA-2.5.0/src' make: *** [install-recursive] Error 1

这是一个编译错误，可能是因为您正在使用的是不兼容的编译器或依赖库版本。建议您尝试以下解决方法：

1. 检查您的编译器版本是否符合ViennaRNA的要求。ViennaRNA要求使用GCC 4.8或更高版本的编译器。如果您的编译器版本过低，建议升级到符合要求的版本。

2. 确保您已经正确安装了ViennaRNA所需的所有依赖库，并且这些库的版本也符合要求。您可以查看ViennaRNA的官方文档以获取详细的依赖库要求。

3. 尝试在不同的操作系统或环境中编译ViennaRNA，看看问题是否仍然存在。如果问题仅在特定环境中出现，那么可能是该环境中的某些设置或依赖库版本不兼容。

4. 如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试联系ViennaRNA的开发团队或社区，看看是否有其他用户遇到了类似的问题，并且是否有解决方案可用。

使用matlab对7个不同浓度下，共计28张光谱图进行定量分析的案例代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用MATLAB对7个不同浓度下的共计28张光谱图进行定量分析的案例：

% 1. 读取光谱数据
num_concentrations = 7; % 不同浓度的数量
num_spectra_per_concentration = 4; % 每个浓度下的光谱数量

spectra_data = cell(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);

for i = 1:num_concentrations
    for j = 1:num_spectra_per_concentration
        % 根据实际情况，读取每个光谱文件的数据
        filename = sprintf('concentration_%d_spectrum_%d.txt', i, j);
        data = importdata(filename);
        spectra_data{i, j} = data;
    end
end

% 2. 数据预处理
% 根据分析需求，进行数据预处理，例如平滑处理、基线校正等

% 3. 特征提取
% 对每个光谱进行特征提取，例如峰值位置、峰值强度等

peak_positions = zeros(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);
peak_intensities = zeros(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);

for i = 1:num_concentrations
    for j = 1:num_spectra_per_concentration
        spectrum = spectra_data{i, j};
        
        % 特征提取示例：寻找峰值位置和峰值强度
        [pks, locs] = findpeaks(spectrum);
        [~, max_idx] = max(pks);
        
        peak_positions(i, j) = locs(max_idx);
        peak_intensities(i, j) = pks(max_idx);
    end
end

% 4. 数据分析
% 对特征进行分析，例如校准曲线拟合、浓度计算等

concentrations = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]; % 已知的不同浓度值

% 校准曲线拟合
calibration_curve = polyfit(peak_positions(:), concentrations(:), 1);

% 浓度计算
predicted_concentrations = polyval(calibration_curve, peak_positions);

% 5. 结果可视化
% 可以使用MATLAB的绘图函数（如plot、scatter等）进行结果可视化展示

figure;
scatter(peak_positions(:), concentrations(:), 'filled');
hold on;
plot(peak_positions(:), predicted_concentrations, 'r');
xlabel('Peak Position');
ylabel('Concentration');
legend('Actual Concentrations', 'Predicted Concentrations');
title('Calibration Curve');

% 显示分析结果
disp('Actual Concentrations:');
disp(concentrations);

disp('Predicted Concentrations:');
disp(predicted_concentrations);

请注意，上述代码仅为示例，具体的光谱分析方法和步骤可能因应用领域和数据特点的不同而有所变化。根据您的实际数据和需求，您可能需要进行更多的数据预处理、特征提取和数据分析步骤。