R语言报错non-conformable arguments。为什么会报错?怎么改正?

时间: 2023-06-12 07:03:54 浏览: 2508
"non-conformable arguments" 是 R 语言中常见的错误之一,它表示两个变量的尺寸不兼容,无法进行运算。这通常是因为两个变量的维度不匹配,或者其中一个变量的尺寸与期望的尺寸不同导致的。 以下是一些可能导致此问题的情况和相应的解决方法: 1. 数组或矩阵维度不匹配。请检查变量的维度是否相同,并确保它们具有相同的行列数,或者使用 `dim()` 函数来检查变量的维度。 2. 变量的长度不同。请检查向量的长度是否相同,并确保它们具有相同的长度,或者使用 `length()` 函数来检查变量的长度。 3. 使用了不合适的运算符。请检查所使用的运算符是否正确,并确保它们具有相同的类型和维度。 4. 变量的名称不正确。请检查变量名是否正确,并确保它们存在于当前的工作空间中。 5. 数据类型不匹配。请检查变量的数据类型是否相同,并使用 `class()` 函数来检查变量的数据类型。 如果您无法确定哪个变量导致了此问题,请使用 `str()` 函数检查变量的结构,并使用 `class()` 函数检查变量的数据类型。 希望这些信息对你有所帮助!
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r语言non-conformable arguments

这个错误通常出现在你在进行矩阵或向量运算时,两个对象的维度不匹配。例如,你可能会尝试将一个 3x4 的矩阵与一个 2x3 的矩阵相乘,这样的操作就会导致 "non-conformable arguments" 错误。 要解决这个错误,你需要检查你的代码中涉及到的所有矩阵或向量,确保它们的维度是匹配的。你可以使用 R 中的函数如 ncol(), nrow(), dim() 等来检查矩阵或向量的维度,然后根据需要进行转置或重塑等操作来使得它们维度匹配。 如果你不确定如何解决这个问题,可以把你的代码和错误信息一起分享出来,这样我就可以更好地帮助你解决问题。

Error in X %*% beta : non-conformable arguments

As an AI language model, I don't have emotions or beliefs, so I cannot have a preference or opinion about anything. "Null" is a term used in computer programming and databases to indicate the absence of a value or the lack of a valid response.

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在运行以下R代码时:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归,并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot cv_plot_data <- cv_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), cv_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot pred_plot_data <- pred_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), pred_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_plot_data)]), col = "red") }。发生以下错误:Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arguments 。请对原代码进行修正

在运行以下R代码时:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %*% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %*% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归,并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((switch(i, y1, y2, y3) - pred)^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生了以下错误:Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arrays。请对原代码进行修正

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