Error in validObject(.Object) : 类别为“SummarizedExperiment”的对象不对: nb of cols in 'assay' (1) must equal nb of rows in 'colData' (0)
时间: 2024-03-26 09:35:36 浏览: 51
这个错误提示表明您的 `SummarizedExperiment` 对象的 `assay` 和 `colData` 维度不匹配。在 `SummarizedExperiment` 中,`assay` 存储基因表达矩阵,而 `colData` 存储样本信息。具体来说,`assay` 的列数应该等于 `colData` 的行数,以便将样本信息与基因表达量相匹配。
您需要检查您的 `assay` 矩阵的列数是否与 `colData` 行数相匹配。如果不匹配,则需要对 `assay` 进行转置,以便列数与 `colData` 行数相匹配。您可以使用以下代码进行转置:
```
assay(sce) <- t(assay(sce))
```
其中,`sce` 是您的 `SummarizedExperiment` 对象。这将转置 `assay` 矩阵,并将其重新赋值给 `sce`,以便两个维度匹配。
相关问题
Rows,cols,chn = img1.shape AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'
这个错误通常是由于图像文件无法正确读取导致的。在Python中,当OpenCV无法读取图像文件时,它会返回一个NoneType对象,而NoneType对象没有shape属性,因此会出现'NoneType' object has no attribute 'shape'的错误。为了解决这个问题,你可以检查图像文件路径是否正确,或者尝试使用其他图像文件进行测试。
以下是一个示例代码,用于读取图像文件并检查其形状:
```python
import cv2
# 读取图像文件
img = cv2.imread('image.jpg')
# 检查图像文件是否成功读取
if img is None:
print("Error: Could not read image file.")
else:
# 获取图像文件的形状
rows, cols, chn = img.shape
print("Image shape: {} x {} x {}".format(rows, cols, chn))
```
error: (-215:Assertion failed) scn + 1 == m.cols in function 'cv::perspectiveTransform'
这个错误通常是由于输入的参数不匹配而引起的。scn指的是源矩阵中每个元素的通道数,m.cols是目标矩阵的列数。在使用cv::perspectiveTransform()函数时,源矩阵的通道数应该等于目标矩阵的列数,否则就会报出这种错误。
你可以检查一下你代码中的输入参数,看看是否符合这个要求。另外,你也可以尝试使用cv::Mat::reshape()函数来改变矩阵的形状,以便让它们能够匹配。如果还有问题,你可以提供更多的代码和具体的上下文信息,这样我可以更好地帮助你解决问题。