Error in data.frame(Base = names(freqs), Frequency = unname(freqs), stringsAsFactors = FALSE) : 参数值意味着不同的行数: 0, 1报错解决办法
时间: 2023-06-22 12:35:20 浏览: 53
这个错误通常是因为freqs这个对象为空,导致names(freqs)和unname(freqs)返回的结果行数不一致,无法构建数据框。你可以先检查一下freqs这个对象是否为空。如果确实为空,那么可以使用以下代码来避免这个错误:
```
df <- data.frame(Base = character(), Frequency = numeric(), stringsAsFactors = FALSE)
```
这样就可以创建一个空的数据框,避免了参数值不匹配导致的错误。如果freqs不为空,那么你需要检查一下代码中的其他部分,看看是否有地方出了问题。
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具体解释一下args = timesteps[:, None].float() * freqs
这是一个数学问题,我可以回答。这个代码行的作用是将一个二维张量timesteps的每个元素乘以一个一维张量freqs的对应元素,然后将结果存储在一个新的二维张量args中。其中[:, None]表示将timesteps的第二个维度扩展为1,以便进行广播。最后,将结果转换为浮点数类型。
freqs = np.fft.fftfreq(frame_length)[:frame_length // 2 + 1]
这段代码使用了 `np.fft.fftfreq` 函数来计算长度为 `frame_length` 的信号的频率分量。`frame_length` 是信号的采样点数。代码中使用 `[:frame_length // 2 + 1]` 对返回的频率数组进行了截断,只保留了前一半的元素,也就是正频率分量。这是因为傅里叶变换后得到的频谱是一个对称的复数序列,其中正频率和负频率分量是成对出现的,因此只需要保留正频率部分即可。
具体来说,`np.fft.fftfreq(frame_length)` 返回长度为 `frame_length` 的一维数组,其中每个元素表示对应分量的频率。数组中的前一半表示正频率,后一半表示负频率。例如,对于长度为 8 的信号,`np.fft.fftfreq(8)` 的返回值为:
```
array([0., 0.125, 0.25, 0.375, -0.5, -0.375, -0.25, -0.125])
```
代码中的 `[:frame_length // 2 + 1]` 表示截取 `np.fft.fftfreq(frame_length)` 返回的数组的前一半元素(包括第一个元素),也就是正频率分量,因为这些分量对应的幅值是信号的能量谱的一半。截取后的数组将被赋值给变量 `freqs`。