读取fcs数据时候，Error in (function (classes, fdef, mtable) : 函数‘exprs’标签‘"flowSet"’找不到继承方法

这个错误通常发生在使用`flowCore`包的`read.FCS`函数读取FCS文件时。这个错误的原因是`flowCore`包中的旧版本与其他依赖包的版本不兼容，导致`exprs`函数无法识别标签`"flowSet"`。

解决这个问题的方法是更新`flowCore`包到最新版本（当前版本为2.2.0）。可以使用以下命令来更新：

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("flowCore")

如果已经安装了最新版本的`flowCore`包，但仍然遇到这个错误，可以尝试在读取FCS文件之前先加载`flowCore`包：

library(flowCore)
myFlowData <- read.FCS("myFCSfile.fcs")

如果上述方法都无法解决问题，可能需要检查其他依赖包的版本兼容性。可以使用以下命令来检查`flowCore`包的依赖包版本：

BiocManager::valid()

希望这可以帮助你解决问题。

相关问题

import arcpy # 设置工作空间为包含所有gdb数据库的文件夹路径 workspace = r"C:\data" # 获取所有gdb数据库路径 gdb_files = arcpy.ListFiles("*.gdb") # 新建空要素类，用于合并所有要素类 out_fc = "merged_features" arcpy.CreateFeatureclass_management(workspace, out_fc, "POINT") # 遍历所有gdb数据库 for gdb_file in gdb_files: gdb_path = arcpy.ValidateTableName(gdb_file, workspace) arcpy.env.workspace = gdb_path # 获取gdb中的所有要素类 fcs = arcpy.ListFeatureClasses() # 遍历所有要素类并按照要素类型合并到新的要素类中 for fc in fcs: fc_type = arcpy.Describe(fc).shapeType arcpy.Append_management(fc, out_fc, fc_type) print("合并完成！")运行时出现Runtime error Traceback (most recent call last): File "<string>", line 22, in <module> TypeError: 'NoneType' object is not iterable

问题可能出在arcpy.ListFeatureClasses()函数上。如果gdb数据库中没有要素类，则该函数将返回NoneType对象，而不是一个空列表。在您的代码中，如果gdb数据库中没有要素类，则程序尝试对NoneType对象进行迭代，从而引发了TypeError错误。为了解决这个问题，您可以在迭代fcs之前添加一个NoneType检查，例如：

if fcs is not None:
    for fc in fcs:
        fc_type = arcpy.Describe(fc).shapeType
        arcpy.Append_management(fc, out_fc, fc_type)

这将在fcs不是NoneType对象时才执行迭代操作，否则跳过迭代步骤。

另外，arcpy.ValidateTableName()函数的作用是将字符串转换为符合ArcGIS要求的合法表名，因此在设置gdb_path时可能会产生意外的结果。建议直接使用gdb_file作为工作空间路径，例如：

gdb_path = os.path.join(workspace, gdb_file)

希望对您有所帮助！

class CellTrack_GNN(EedgePath_MPNN): def __init__(self, in_channels: int, hidden_channels: int, in_edge_channels: int, hidden_edge_channels_linear: int, hidden_edge_channels_conv: int, num_layers: int, num_nodes_features: int, dropout: float = 0.0, act: Optional[Callable] = ReLU(inplace=True), norm: Optional[torch.nn.Module] = None, jk: str = 'last', **kwargs): super().__init__(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_linear, num_layers, dropout, act, norm, jk) assert in_edge_channels == hidden_edge_channels_linear[-1] in_edge_dims = in_edge_channels + num_nodes_features * in_channels + 1 self.convs.append(PDNConv(in_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout)) for _ in range(1, num_layers): self.convs.append( PDNConv(hidden_channels, hidden_channels, in_edge_channels, hidden_edge_channels_conv, **kwargs)) self.fcs.append(MLP(in_edge_dims, hidden_edge_channels_linear, dropout_p=dropout))

这是一个名为`CellTrack_GNN`的类的定义，它继承自`EedgePath_MPNN`类。`CellTrack_GNN`是一个图神经网络（GNN）模型，用于细胞追踪任务。

在构造函数`__init__`中，我们接受了一系列参数，包括输入通道数`in_channels`、隐藏通道数`hidden_channels`、边输入通道数`in_edge_channels`、线性隐藏边通道数`hidden_edge_channels_linear`、卷积隐藏边通道数`hidden_edge_channels_conv`、层数`num_layers`、节点特征数`num_nodes_features`、dropout概率`dropout`、激活函数`act`、归一化层`norm`和jk汇聚方式`jk`。

我们首先调用父类的构造函数来初始化一些共享的属性。然后，我们根据输入通道数、隐藏通道数、边输入通道数和线性隐藏边通道数创建一个图卷积层`PDNConv`，并将其添加到卷积层列表`self.convs`中。

接下来，我们根据边输入通道数、节点特征数和输入通道数创建一个多层感知机（MLP）模型，将其添加到MLP列表`self.fcs`中。然后，我们使用循环来创建更多的图卷积层和MLP模型，并将它们添加到对应的列表中。

最后，我们可以使用`CellTrack_GNN`类的对象来进行细胞追踪任务的图神经网络计算。