出现了non-conformable arrays的问题

时间: 2024-06-03 07:08:17 浏览: 228
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DoA.3.rar_Arrival_Non-uniform array_non uniform

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这个错误通常出现在两个或多个数组的形状不兼容时。这可能是由于矩阵乘法或其他数组操作中的大小不匹配引起的。要解决这个问题，需要确保操作的数组具有相同的形状。如果需要进行数组重塑或转置等操作来匹配数组的形状，则应该使用相应的函数来实现。另外，可以使用reshape和transpose函数来调整数组的形状，以便与其他数组匹配。
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non-conformable arrays

Non-conformable arrays refer to arrays that cannot be multiplied or added together because their dimensions do not match. This often occurs when attempting to perform matrix multiplication or addition...

Error in popsize < sampsize : non-conformable arrays

This error message occurs when you are trying to compare or perform an operation between two arrays that have different dimensions or shapes. Specifically, it is telling you that the array for '...

sig<- as.matrix(sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1))) Error in y - x1 %*% beta1hat : non-conformable arrays

这个错误信息表示在计算sig时，y、x1、x2、beta1hat、beta2hat的维度...另外，as.matrix()函数只是将一个对象转化为矩阵的形式，并不能解决维度不匹配的问题。你可以尝试打印这些变量的维度，找出问题所在并进行修正。

r语言non-conformable arguments

例如，你可能会尝试将一个 3x4 的矩阵与一个 2x3 的矩阵相乘，这样的操作就会导致 "non-conformable arguments" 错误。 要解决这个错误，你需要检查你的代码中涉及到的所有矩阵或向量，确保它们的维度是匹配的。你...

Error in X %*% beta : non-conformable arguments

As an AI language model, I don't have emotions or beliefs, so I cannot have a preference or opinion about anything. "Null" is a term used in computer programming and databases to indicate the absence ...

Error in x1 %*% beta1hat : non-conformable arguments

但是，在计算hy时，你将beta1hat和beta2hat当成了一个向量来使用，导致维度不匹配，从而出现了错误。 为了解决这个问题，你需要修改计算hy的代码，让它能够正确地使用矩阵的行来计算hy。具体来说，可以使用beta1hat...

R语言报错non-conformable arguments。为什么会报错？怎么改正？

"non-conformable arguments" 是 R 语言中常见的错误之一，它表示两个变量的尺寸不兼容，无法进行运算。这通常是因为两个变量的维度不匹配，或者其中一个变量的尺寸与期望的尺寸不同导致的。 以下是一些可能导致此...

Error in t(Y_norm) %*% x : non-conformable arguments

Null is a term used to describe the absence of a value or a lack of content. In programming, null is often used to indicate that a variable or object has not been assigned a value....

Error in tcrossprod(t(design), as.matrix(dat)) : non-conformable arguments

这个错误通常是由于矩阵维度不匹配引起的。在执行 tcrossprod() 函数时，需要确保输入的矩阵维度是匹配的，即左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数。 可能的原因是 design 矩阵和 dat 矩阵的维度不匹配。...

Error in model.matrix(~factor(snp_data$variety) + 0) %*% t(model.matrix(~factor(snp_data$snp) + : non-conformable arguments

如果以上检查都没有问题，可以尝试重新运行代码，或者使用dplyr包中的complete.cases()函数删除缺失值，然后再进行独热编码。例如： R library(dplyr) # 删除缺失值 snp_data <- snp_data %>% filter...

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$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) mean((switch(i, y1, y2, y3) - predict(fit, newx = x_mat))^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot(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") }。出现了以下问题：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

在执行 apply 函数时，参数 x 传递的是一个 n x p 的矩阵，而 predict 函数返回的是一个 n x length(lambda_seq) 的矩阵，两者的列数不同，导致无法进行矩阵运算。可以将 predict 函数的结果转置后再进行计算，修改...

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

这段R代码的问题在于，在计算prediction error的过程中，使用了switch函数来选择y1、y2、y3中的一个来进行拟合，并且在apply函数中对X中的每一列进行操作，但是由于X中的每一列只是一个长度为n的一维向量，无法直接...

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$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 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 cv_plot_data <- cv_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), cv_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot pred_plot_data <- pred_error[[i]] plot(log10(lambda_seq), pred_plot_data, type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_plot_data)]), col = "red") }。发生以下错误：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 arguments 。请对原代码进行修正

这段代码中有一个问题，即在计算预测误差时，矩阵相乘的维度不匹配，需要进行修正。以下是修正后的代码： r library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30...

library(raster) # 导入所有TIFF文件 path1 <- list.files('G:/ERA5hr/SVWL1/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) stack1 <- stack(path1) # 将需要用到的raster对象转换为矩阵 a <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif')) b <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif')) wr <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif')) # 遍历每个TIFF文件 for (i in 1:length(path1)) { # 加载当前TIFF文件 sw <- stack1[[i]] # 将stack对象转换为矩阵 df_sw <- as.matrix(sw) # 计算结果 file_data <- ifelse(df_sw < wr, 1, sqrt(1 + a * (df_sw - wr) ^ b)) # 将结果赋值给raster对象 result <- sw result <- setValues(result, file_data) # 输出结果到磁盘 output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i], 19, 32), '.tif', sep = '') writeRaster(result, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff") }这个代码里sw和wr一个是多维的一个是一维的，他们怎么进行计算

在这个代码中，如果 df_sw 的形状与 wr 的形状不同，则会出现 non-conformable arrays 的错误。 因此，建议你检查一下 sw 和 wr 的形状，确保它们是相同的。如果它们的形状不同，你可以使用 raster::...
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