错误使用 readmatrix 找不到或无法打开 'C:\Users\50359\Desktop\新建文件 (2)\123\data7_21.txt'。请检查 路径和文件名或文件权限。 出错 untitled (第 1 行) a = readmatrix("C:\Users\50359\Desktop\新建文件" + ...

时间: 2023-05-26 10:03:31 浏览: 630
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新建文件夹 (2)_新建文件2播放_新建文件夹2_SDcardaudio_

这个报错是由于路径中的文件名或路径错误导致的。请检查路径中的文件名是否正确以及路径是否存在。同时，也可以检查一下文件的权限是否被限制，以防止读取文件时出错。另外，在路径中含有空格时，应该使用双引号将路径括起来，例如："C:\Users\50359\Desktop\新建文件 (2)\123\data7_21.txt"。
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data2 <- read_excel('C:\\Users\\25126\\Desktop\\d1.xlsx') data2 <- as.data.frame(data2) library(psych) phi_matrix <- matrix(0, nrow = 145, ncol = 145) for (i in 1:145) { for (j in 1:145) { a_table <- table(data2[, i], data2[, j]) phi_matrix[i, j] <- phi(a_table) } } phi_matrix 这里面哪些分析了相关系数

在上面的代码中，通过使用psych包中的phi()函数，计算了data2数据框中每对变量之间的φ相关系数，并将结果存储在名为phi_matrix的145x145矩阵中。 Phi相关系数适用于两个分类变量之间的关联分析。在上述...

File "C:\Users\bushuo\Desktop\大三下\机器人控制技术\小组项目\simulink_balance_car\读取mat文件类型.py", line 10, in <module> mat_type = scipy.io.whosmat(file_path) File "C:\Users\bushuo\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio.py", line 335, in whosmat variables = ML.list_variables() File "C:\Users\bushuo\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\scipy\io\matlab\_mio5.py", line 366, in list_variables shape = self._matrix_reader.shape_from_header(hdr) File "_mio5_utils.pyx", line 754, in scipy.

可能的原因有很多，例如文件路径不正确、文件不存在、文件格式不正确等等。建议你检查一下文件路径是否正确，文件是否存在，以及文件格式是否正确。另外，你可以尝试使用其他 Python 库来读取 mat 文件，例如 h5py ...

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data <- read.delim("C:/Users/27895/Desktop/my_work/GSE5262_series_matrix.txt") 请注意，你可能需要调整文件路径中的斜杠方向，以便与你的操作系统兼容。另外，读取文本文件后，你可以将数据存储在变量...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\七彩虹i7 3060\Desktop\mathmodeling\1.py", line 38, in <module> corr_matrix[i, 1] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j]) ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^

实际上，你也在代码中正确地使用了 corr_matrix[i, j]。对于这段代码，没有任何错误。 python import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 data = pd.read_excel('数据.xlsx') # 提取指标列 ...

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

import numpy as np ...sns.heatmap(corr_pca, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=x_data, xticklabels=x_data) plt.savefig('corr_pca_heatmap.png') plt.show()

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install.packages('glmnet') library(glmnet) graphics.off() rm(list =ls()) install.packages('readxl') library(readxl) data<-read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\data1.xlsx") data X=read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\zbl.xlsx") X x<-as.matrix(X) x Y=read.csv("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\ybl.xlsx") Y y<-as.matrix(Y) y X=scale(X,center = T,scale = T) colMeans(X) #求平均值 apply(X,2,sd) #标准差 #c()，把将值合并成向量或列表 #rep(0，p/2-5),把0重复p/2-5次 beta = c(0.15,-0.33,0.25,-0.25,0.05,rep(0,p/2-5), -0.25,0.12,-0.125,rep(0,p/2-3)) # %*%矩阵乘法 y = x%*%beta + rnorm(180,sd=0.5) # rnorm(n, mean = 0, sd = 1) # n 为产生随机值个数（长度），mean 是平均数， sd 是标准差 y = scale(y) lambda<-0.01 #lasso la.eq <- glmnet(x,y,intercept = F,alpha=1) plot(la.eq,xvar ="lambda",label = F,lwd=2) mod_cv <- cv.glmnet(x=x,y=y,intercept = F,alpha=1) plot(mod_cv) print(paste(mod_cv$lambda.min, log(mod_cv$lambda.min))) print(paste(mod_cv$lambda.lse, log(mod_cv$lambda.lse))) best_lambda<-mod_cv$lambda.min best_lambda best_model<- glmnet(X,y,alpha =1,lambda = best_lambda) coef(best_model)

5. data <- read_excel("C:\\Users\\cora\\Desktop\\吉林省上市\\data1.xlsx"): 这行代码读取名为 "data1.xlsx" 的Excel文件，并将其内容存储在名为 data 的变量中。 6. X = read_excel("C:\\Users\\cora\\...
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clear all; clc; close all; %------ 具体数据------------------------------------------------------ PATH= 'C:\Users\16202\Desktop\MIT-BIH - 1'; % path, 这里就是写刚才你保存的数据地址 HEADERFILE= '100.hea'; % 文件格式为文本格式 ATRFILE= '100.atr'; % attributes-file 文件以二进制格式 DATAFILE='100.dat'; % data-file SAMPLES2READ=9000; % 读取的数据样本点数为9000 % in case of more than one signal: % 2*SAMPLES2READ samples are read %------ LOAD HEADER DATA -------------------------------------------------- signald= fullfile(PATH, DATAFILE); % data in format 212 fid2=fopen(signald,'r'); A= fread(fid2, [3, SAMPLES2READ], 'uint8')'; % matrix with 3 rows, each 8 bits long, = 2*12bit fclose(fid2); %=----------------------载入二进制数据----------------------------------------- M2H= bitshift(A(:,2), -4); %字节向右移四位，即取字节的高四位 M1H= bitand(A(:,2), 15); %取字节的低四位 M( : , 1)= bitshift(M1H,8)+ A(:,1); %低四位向左移八位 M( : , 2)= bitshift(M2H,8)+ A(:,3); %高四位向左移八位 M = M-1024; %这个M就是咱们解码出来的数据 plot (M(100:1200,1)) %绘制一段心电图形

PATH = 'C:\Users\16202\Desktop\MIT-BIH - 1'; DATAFILE = '100.dat'; 2. 打开数据文件，并读取其中的数据。假设要读取的数据点数为SAMPLES2READ，代码如下： fid = fopen(fullfile(PATH, DATAFILE), 'rb...

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写一个引用数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx随机森林预测奶牛酮病R语言的代码

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data_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017" # 定义保存转换后的图像和标签的路径 save_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017" os.makedirs(save_path, exist_ok=True) # 读取Training ...

位置 2 处的索引超出数组边界。 出错 taiqu (line 4) x = data_B(:, 2:19);

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