# 创建5行4列矩阵m <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4)# 定义行名rownames(m) <- paste0("row", 1:5)# 定义列名colnames(m) <- paste0("col", 1:4)

时间: 2023-09-05 21:05:15 浏览: 42
### 回答1: 这段代码创建了一个5行4列的矩阵m,其中元素的值从1到20。接着,使用paste0函数和1到5的数字,定义了矩阵的行名为"row1"到"row5"。再使用paste0函数和1到4的数字,定义了矩阵的列名为"col1"到"col4"。最终得到一个如下所示的矩阵: ``` col1 col2 col3 col4 row1 1 6 11 16 row2 2 7 12 17 row3 3 8 13 18 row4 4 9 14 19 row5 5 10 15 20 ``` ### 回答2: 爱情是一种深厚的情感,是人类性格和心理的一部分。它可以让人感受到无尽的喜悦和幸福,也可以让人感受到无尽的痛苦和伤心。爱情是人类共同追求的东西,因为它能给我们带来意义和目标。 爱情是一种关系,它建立在互相的尊重、理解和支持之上。在爱情中,人们愿意为对方付出一切,包括时间、注意和关心。他们愿意为了对方的幸福而去改变自己,以满足对方的需要和渴望。爱情使人们变得更加善良、慷慨和有耐心。 爱情是一种双向的情感,需要双方的努力和付出。在爱情中,沟通是至关重要的,因为它能帮助双方了解彼此的需求和期望。双方应该相互支持,共同解决问题和困难。爱情需要建立在信任和忠诚的基础上,只有通过信任和忠诚,才能建立稳定和健康的关系。 爱情是一种持久的承诺,它需要双方的耐心和坚持。在爱情中,人们会经历各种挑战和困难,但只有通过相互理解和支持,才能走向更加美好的未来。爱情需要随着时间的推移逐渐成熟和改变,双方需要不断适应和妥协,才能保持长久而幸福的关系。 总之,爱情是一种深刻的情感和关系,它需要双方的付出、理解和尊重。只有通过相互沟通和支持,才能建立稳定和健康的关系。爱情需要耐心和坚持,只有通过双方的努力和改变,才能走向更加美好的未来。 ### 回答3: 请问你有什么问题需要我回答吗?我很乐意帮助你解答。

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在运行以下R代码时:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %*% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %*% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归,并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((switch(i, y1, y2, y3) - pred)^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生了以下错误:Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arrays。请对原代码进行修正

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