帮我解释一下:data=rt[,-(ncol(rt)-1)] data=melt(data,id.vars=c("gene")) colnames(data)=c("gene", "Immune", "Expression")

时间: 2023-11-01 18:06:25 浏览: 85
这段代码的作用是将一个数据框 `rt` 中除了最后一列以外的所有数据提取出来,并将提取出来的数据进行重构,变成以 "gene" 列为标识符的三列数据,分别为 "gene"、"Immune" 和 "Expression"。具体解释如下: - `rt[,-(ncol(rt)-1)]` 表示提取数据框 `rt` 中除了最后一列以外的所有列,`-` 表示剔除,`ncol(rt)` 表示获取数据框 `rt` 中的列数,`(ncol(rt)-1)` 表示最后一列的索引,因此 `- (ncol(rt)-1)` 就是除了最后一列以外的列的索引。 - `melt(data, id.vars=c("gene"))` 表示将提取出来的数据进行重构,将除了 "gene" 列以外的所有列都转化为新的 "Immune" 和 "Expression" 列,并将 "gene" 列作为标识符。其中,`id.vars=c("gene")` 表示以 "gene" 列为标识符进行重构。 - `colnames(data)=c("gene", "Immune", "Expression")` 表示将重构后的数据框 `data` 中三列的列名分别设置为 "gene"、"Immune" 和 "Expression"。`colnames()` 函数用于获取或设置数据框中列的名称。
相关问题

这段代码什么意思 void CsnakeDlg::DrawSnake(CDC& dc) { CBrush brushSnake(RGB(0, 162, 232)); list<SNAKE>::iterator it = m_listSnake.begin(); while (it != m_listSnake.end()) { CRect rt; rt.left = it->nCol * GAMEBLOCK; rt.top = it->nRow * GAMEBLOCK; rt.right = rt.left + 20; rt.bottom = rt.top + 20; if (it == m_listSnake.begin()) { dc.Rectangle(rt); } else { dc.FillRect(rt, &brushSnake); } it++; } }

这段代码是一个函数,用于在游戏界面上绘制蛇的身体。在函数中,首先定义一个颜色为 RGB(0, 162, 232) 的画刷 brushSnake,用于绘制蛇的身体。然后,使用迭代器遍历蛇的每一个身体块(存储在链表 m_listSnake 中),并根据身体块的行和列数(nRow、nCol)以及 GAMEBLOCK 的大小计算出身体块的矩形 rt。如果当前遍历到的身体块是蛇头,那么使用 dc.Rectangle 函数绘制一个矩形框作为蛇头;否则,使用 dc.FillRect 函数用 brushSnake 画刷填充矩形 rt,绘制蛇身。最后,迭代器 it 指向下一个身体块,继续遍历直到链表末尾。

class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nrow): self.nrow = nrow self.ncol = ncol self.x = 0 # 记录当前智能体位置的横坐标 self.y = self.nrow - 1 # 记录当前智能体位置的纵坐标 def step(self, action): # 外部调用这个函数来改变当前位置 # 4种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0) # 定义在左上角 change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]] self.x = min(self.ncol - 1, max(0, self.x + change[action][0])) self.y = min(self.nrow - 1, max(0, self.y + change[action][1])) next_state = self.y * self.ncol + self.x reward = -1 done = False if self.y == self.nrow - 1 and self.x > 0: # 下一个位置在悬崖或者目标 done = True if self.x != self.ncol - 1: reward = -100 return next_state, reward, done 解释

上述代码是一个名为CliffWalkingEnv的类,用于定义一个悬崖行走的环境。这个环境是一个ncol * nrow的网格,代表了智能体的行动空间。 在类的初始化函数__init__中,传入参数ncol和nrow,用于定义网格的列数和行数。同时,初始化self.x和self.y为0和nrow-1,表示智能体的初始位置在左上角。 类中定义了一个step函数,用于外部调用来改变智能体的位置。这个函数接收一个动作action作为参数,根据动作更新智能体的位置。具体地,根据动作对应的change数组中的数值,更新self.x和self.y的值。同时,计算出下一个状态next_state,根据当前位置计算得到。 函数返回三个值:next_state表示下一个状态的编号,reward表示智能体在当前状态下获得的奖励,done表示当前状态是否为终止状态。如果智能体到达了最后一行且横坐标不为最后一列,即下一个位置是悬崖或目标位置,则将done设置为True,并将reward设为-100。 这段代码实现了一个简单的悬崖行走环境,并提供了一个step函数来进行状态转移和奖励计算。
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margins <- list() garch_models <- list() for (i in 1:ncol(returns)) { garch_fit <- ugarchspec(mean.model = list(armaOrder = c(1, 1)), var.model = list(garchOrder = c(1, 1)), data = returns[, i], fit.control = list(stationarity = 1)) garch_model <- ugarchfit(spec = garch_fit, data = returns[, i]) garch_models[[i]] <- garch_model dist_fit <- fitdistr(as.numeric(returns[, i]), densfun = "lognormal") margins[[i]] <- list(distr = "lnorm", params = dist_fit$estimate) } r代码报错: Error in .local(variance.model, mean.model, distribution.model, start.pars, : unused arguments (var.model = list(c(1, 1)), data = c(-0.0273787289305405, -0.00601957893571292, 0.00376652523108056, -0.0258963489968176, 0.00921661448593447, 0.0293806919632189, -0.00521027200022228, 0.0111318258629431, 0.0468554021261953, 0, 0.00211047123602093, 0.0338546918582274, 0.00542006470595524, -0.0246250672002226, 0.0144382351254055, -0.000682834605118643, -0.0305155611202679, -0.0106195551544515, -0.0223110889101186, -0.00657177027901046, 0.028882859189129, -0.00142451769916985, 0.00142451769916985, 0.0349685964573228, -0.0385337027921766, -0.0802808283485552, -0.029852930055962, -0.0701897731960841, 0.00256303750108344, 0.0185972945076474, 0.00501251976461248, 0.0376169028282138, 0.0119666212313421, 0.00158480422246754, -0.0281030277747965, -0.0189072435209265, -0.000830229392394521, -0.00750316751799751, -0.00755989091406928, 0.0200340492008868, -0.00414076137642549, 0.00496687564700782, -0.00165291157025038, -0.00497511271516782, -0.000831610247014503, -0.0083

#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

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