error in get(name, envir =asnamespace(pkg),inherits=false): obie

时间: 2023-09-06 08:03:00 浏览: 66
这个错误信息及其含义是在R语言中出现了一个名为"obie"的对象不存在的错误。该错误通常发生在调用get函数时,函数试图从名称空间中获取指定的对象,但是在该名称空间中不存在名为"obie"的对象。 此错误信息中的具体函数错误提示为get(name, envir = as.namespace(pkg), inherits = false),意味着R语言中的get函数调用出现了问题。该函数通常用于从指定的环境中获取指定名称的对象。 get函数的参数包括"name"、"envir"和"inherits"。其中,"name"表示要获取的对象的名称;"envir"表示要在哪个环境中查找该对象,默认为当前环境,如果指定了"pkg"参数,则为给定包的名称空间;"inherits"表示是否要在父环境中继续查找同名的对象,默认为false,即不进行继承查找。 根据错误提示,问题出现在"as.namespace(pkg)"这一部分,表示将给定包的名称转换为名称空间。这可能意味着要获取的对象位于指定的包的名称空间中,但在该名称空间中没有名为"obie"的对象。 要解决这个问题,可以尝试以下几步: 1. 确保在调用get函数时正确指定了名称参数,即将正确的对象的名称传递给"get"函数。 2. 检查"envir"参数是否正确指定了所需的对象所在的环境或包的名称。 3. 确认指定的对象是否在所选环境或名称空间中存在。可以使用ls函数来列出指定环境或名称空间中的对象,以进行确认。 如果仍然遇到问题,可能需要进一步检查代码逻辑和数据,或者查阅相关文档和资料以获取更多帮助。
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Error in exists(cacheKey, where = .rs.WorkingDataEnv, inherits = FALSE) : invalid first argument Error in assign(cacheKey, frame, .rs.CachedDataEnv) : attempt to use zero-length variable name怎么解决

这个错误通常是由于R环境中的缓存问题引起的。您可以尝试以下几种解决方法: 1. 尝试清除缓存:使用`rm(list = ls(all.names = TRUE), envir = .rs.WorkingDataEnv)`命令清除R环境中的所有缓存对象。然后重新运行您的代码,看是否仍然出现错误。 2. 检查变量命名:确保在使用`assign()`函数时,变量名不是空的或长度为零。请检查`cacheKey`和`frame`变量是否正确赋值。 3. 更新R和相关包:确保您使用的是最新版本的R和相关包。有时,旧版本的软件可能会导致一些问题。可以使用`install.packages()`函数更新包,使用`installr::updateR()`函数更新R。 4. 重新安装R:如果以上方法都无效,可以尝试重新安装R。卸载当前版本的R,并从官方网站上下载并安装最新版本。 如果上述方法都无效,建议您提供更多的代码和上下文信息,以便我能够更好地理解和解决您的问题。

显示报错我怎么定位报错的地方,例如 Error in [<-(*tmp*, i, , value = c(row, col)) : subscript out of bounds

当您在 R 语言中遇到错误时,可以根据错误信息中提供的信息来定位错误的位置。通常情况下,错误信息会告诉您哪一行代码引发了错误,具体的错误类型以及错误的原因。 对于您提到的 `subscript out of bounds` 错误,错误信息中通常会指出出错的函数和变量,例如 `[<-(*tmp*, i, , value = c(row, col))`。您可以根据这个信息来找到出错的函数和变量。通常可以通过使用 `traceback()` 函数来查看函数调用堆栈,以确定错误的来源。 例如,如果您运行以下代码: ```r my_matrix <- matrix(1:9, nrow = 3) my_matrix[4, 2] <- 0 ``` 将会得到以下错误信息: ``` Error in `[<-`(`*tmp*`, 4, 2, value = 0) : subscript out of bounds ``` 这个错误信息告诉我们,错误出现在第二行代码中,因为它尝试访问矩阵中不存在的元素 `[4, 2]`。在这种情况下,我们可以使用 `traceback()` 函数来查看函数调用堆栈,以确定错误的来源: ```r my_matrix <- matrix(1:9, nrow = 3) traceback() my_matrix[4, 2] <- 0 ``` 这将会输出以下信息: ``` > traceback() 4: stop("subscript out of bounds") 3: `[<-`(`*tmp*`, 4, 2, value = 0) 2: eval(expr, envir, enclos) 1: eval(ei, envir) ``` 从输出信息中,我们可以看到错误发生在 `[<-` 函数中,这个函数是由 R 自动调用的,用于修改矩阵的值。因此,我们可以确定错误的来源是尝试访问矩阵中不存在的元素。

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请一行一行的解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

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