data<-transform(data,dist_cat_n=as.numeric(class),scat_adj = ifelse(treatment == "ambient",-0.2,0.2))

时间: 2024-02-19 18:01:44 浏览: 29
这是一个 R 语言的代码片段,它对一个数据框(data)进行了变换,添加了两个新的变量(dist_cat_n 和 scat_adj)。 其中,dist_cat_n 变量是将原数据框中的 class 变量转换成了数值型,并赋值给 dist_cat_n。 scat_adj 变量是根据原数据框中的 treatment 变量,做了一个条件判断。如果 treatment 变量的取值为 "ambient",则将 scat_adj 赋值为 -0.2;否则,赋值为 0.2。 整个代码的意义是将一个数据框进行了变换,并添加了两个新的变量,以便后续的分析使用。
相关问题

再运行代码2:data<-transform(data,dist_cat_n=as.numeric(class),scat_adj = ifelse(treatment == "ambient",-0.2,0.2))

代码2的运行结果是在 data 数据框中添加了两个新的变量: - dist_cat_n 变量是将 class 变量转换成数值型,并赋值给 dist_cat_n。这里使用了 as.numeric 函数将字符型变量转换成了数值型变量。注意,如果 class 变量中存在非数值型的值,该转换可能会产生错误或警告信息。 - scat_adj 变量是根据 treatment 变量做了一个条件判断。如果 treatment 变量的取值为 "ambient",则将 scat_adj 赋值为 -0.2;否则赋值为 0.2。这里使用了 ifelse 函数进行条件判断和赋值操作。 最终,data 数据框包含了 300 行观测和 5 个变量。其中前三个变量为原始数据,后两个变量为新添加的变量。

color=brewer.pal(7,"Set2")[c(1,2,4,5)] set.seed(141079) data<-data.frame(BAI2013 = rnorm(300), class = rep(letters[1:3],100), treatment=rep(c("elevated","ambient"),150)) data<-transform(data,dist_cat_n=as.numeric(class),scat_adj = ifelse(treatment == "ambient",-0.2,0.2))

这是一个 R 语言的代码片段,它做了以下几件事情: 1. 用 brewer.pal 函数生成一个长度为 7 的调色板,然后选出其中的第 1、2、4、5 种颜色,赋值给 color 变量。 2. 使用 set.seed 函数设置了一个种子,以保证随机数的可重复性。 3. 生成了一个名为 data 的数据框,其中包含了 300 行观测和 4 个变量。 4. 将 data 数据框进行了变换,添加了两个新的变量 dist_cat_n 和 scat_adj。 其中,dist_cat_n 变量是将原数据框中的 class 变量转换成了数值型,并赋值给 dist_cat_n。 scat_adj 变量是根据原数据框中的 treatment 变量,做了一个条件判断。如果 treatment 变量的取值为 "ambient",则将 scat_adj 赋值为 -0.2;否则,赋值为 0.2。 整个代码的意义是生成一个包含随机数据的数据框,并对其进行了变换,以便后续的分析和可视化使用。其中,color 变量可以用于制作图表时指定颜色。

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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

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

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