Error in `summarize()`: ℹ In argument: `num_airports = n_distinct(arrival)`. ℹ In group 1: `year = 2013`, `month = 1`, `day = 1`, `dep_interval = "上午"`. Caused by error in `list2()`: ! object 'arrival' not found Backtrace: 1. ... %>% ... 11. dplyr::n_distinct(arrival) 12. vctrs::df_list(...) 13. rlang::list2(...)

时间: 2024-01-27 16:04:35 浏览: 212
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Traffic-Sign-Classifier-Project-master.zip_The Test_deep learnin

这个错误信息看起来是使用dplyr包中的summarize()函数时出现的错误。错误提示是在第一个分组中的`num_airports = n_distinct(arrival)`这一行，其中`arrival`对象未被找到。这个错误可能是由于在使用summarize()函数之前没有正确地定义或加载`arrival`对象，或者在dplyr管道中的其他步骤中对`arrival`对象进行了错误的操作导致的。您可以检查代码中是否正确地定义和加载了`arrival`对象，并确认在使用它之前没有对它进行意外的操作。
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eslint-tool-summarize 生成.eslintrc配置文件中使用的的摘要。 $ npm install eslint-tool-summarize -g 用法 命令行 确保模块是全局安装的。 $ eslint-tool-summarize -c ./.eslintrc -o ./output.html $ ...

帮我修改以下代码的错误：library(nycflights13) library(dplyr) flights <- na.omit(flights, cols = c("dep_time")) flights$dep_interval <- ifelse(flights$dep_time >= 601 & flights$dep_time <= 1200, "上午", ifelse(flights$dep_time > 1200 & flights$dep_time <= 1800, "下午", ifelse(flights$dep_time > 1800 & flights$dep_time <= 2400, "晚上", ifelse(flights$dep_time > 1 & flights$dep_time <= 600, "凌晨", NA)))) flights_new <- flights %>% na.omit() %>% group_by(year, month, day, dep_interval) %>% summarize("delay_mean" = mean(arr_delay, na.rm = TRUE), "delay_var" = var(arr_delay, na.rm = TRUE), "dest_count" = n_distinct(dest)) flights_select <- flights_new %>% filter(mean_arr_delay <= 30, num_airports >= 50) %>% arrange(desc(mean_arr_delay))

我们需要在summarize()函数中增加一个名为num_airports的参数，以便正确引用dest_count列。 请使用以下代码替换最后一行： flights_select <- flights_new %>% filter(delay_mean <= 30, dest_count >...

帮我修改以下代码的错误：library(nycflights13) library(dplyr) flights <- na.omit(flights, cols = c("dep_time")) flights$dep_interval <- ifelse(flights$dep_time >= 601 & flights$dep_time <= 1200, "上午", ifelse(flights$dep_time > 1200 & flights$dep_time <= 1800, "下午", ifelse(flights$dep_time > 1800 & flights$dep_time <= 2400, "晚上", ifelse(flights$dep_time > 1 & flights$dep_time <= 600, "凌晨", NA)))) flights_new <- flights %>% na.omit() %>% group_by(year, month, day, dep_interval) %>% summarize("delay_mean" = mean(arr_delay, na.rm = TRUE), "delay_var" = var(arr_delay, na.rm = TRUE), "dest_count" = n_distinct(arrival))

这段代码的问题在于在summarize()函数中引用了一个arrival对象，但是在代码中并没有定义或加载它。您需要在summarize()函数中增加一个arrive参数，以便正确引用arrival对象。请使用以下代码替换最后一行：...

> data %>% + group_by(SII_cat) %>% + summarize(median_value = median(SII)) Error in summarize(., median_value = median(SII)) : argument "by" is missing, with no default

这个错误通常是因为 summarize() 函数需要一个 by 参数来指定按照哪些变量进行汇总。你可以在 group_by() 函数中指定 by 参数，示例如下： medians <- data %>% group_by(SII_cat) %>% summarize...

> medians <- data %>% + group_by(SII_cat) %>% + summarize(median_value = median(SII)) Error in summarize(., median_value = median(SII)) : argument "by" is missing, with no default

如果你想按照某些变量对数据集进行汇总，应该使用 group_by() 函数来分组，然后再使用 summarize() 函数来计算汇总结果。示例如下： medians <- data %>% group_by(SII_cat) %>% summarize(median_...

Error in summarize(., median_value = median(COLUMN)) : argument "by" is missing, with no default

这个错误通常是因为 summarize() 函数需要一个 by 参数来指定按照哪些变量进行汇总。你可以在 group_by() 函数中指定 by 参数，示例如下： medians <- data %>% group_by(SII_cat) %>% summarize...

> data %>%summarize(median_value = median(SII), by = SII_cat) Error in summarize(., median_value = median(SII), by = SII_cat) : object 'SII_cat' not found

如果你想按照某些变量对数据集进行汇总，应该使用 group_by() 函数来分组，然后再使用 summarize() 函数来计算汇总结果。示例如下： medians <- data %>% group_by(SII_cat) %>% summarize(median_...

Error in summarize(., median_value = median(COLUMN), by = SII_cat) : object 'SII_cat' not found

另外，by 参数需要放在 group_by() 函数中使用，而不是在 summarize() 函数中使用。示例如下： medians <- data %>% group_by(SII_cat) %>% summarize(median_value = median(COLUMN)) 这个代码...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch，学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码，使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层，并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。...

[Vue warn]: Error in mounted hook: "TypeError: Cannot read property 'geolocation' of undefined" (found at pages/tabbar/summarize/summarize.vue:1) 17:44:00.637 TypeError: Cannot read property 'geolocation' of undefined 17:45:45.072 App Hide at App.vue:10

1. 确保你的浏览器支持 navigator.geolocation，可以在浏览器控制台中输入 navigator.geolocation 来检查。 2. 确保你已经开启了定位权限，可以在浏览器设置中找到相关选项进行设置。 3. 如果以上两种方法都...

> write.xlsx(median_T, file = "4.All_SMT/1.Gene_expression_distribution/median_T.xlsx", + sheetName = "Sheet1", + row.names = FALSE, col.names = TRUE) Error in if (is.na(value)) { : the condition has length > 1

write.xlsx(median_T, file = "4.All_SMT/1.Gene_expression_distribution/median_T.xlsx", sheetName = "Sheet1", row.names = FALSE, col.names = TRUE) 这将会将所有的NA值替换为0，并成功将数据导出到...

Error in geom_area(): ! Problem while computing aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in year(): ! could not find function "year" Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.、

X2 <- X1 %>% group_by(month) %>% summarize(total = sum(totalTeams)) # 绘制面积图 library(ggplot2) ggplot(X2, aes(x = month, y = total, fill = factor(year(as.Date(paste0(month, "-01")))))) + geom_...

mdl = 'Buck_Boost'; open_system(mdl) obsInfo=rlNumericSpec([2 1]); obsInfo.Name='observations'; actInfo=rlNumericSpec([1 1],'LowerLimit',0,'UpperLimit',1); actInfo.Name='action'; blk=[mdl,'/RL Agent']; env=rlSimulinkEnv(mdl,blk,obsInfo,actInfo); %env.ResetFcn = @(in)localResetFcn(in); Ts=0.001; Tf=0.05; rng(0) %Create Critic % Observation path obsPath = [ featureInputLayer(obsInfo.Dimension(1),Name="obsInputLayer") fullyConnectedLayer(50) reluLayer fullyConnectedLayer(25,Name="obsPathOutLayer")]; % Action path actPath = [ featureInputLayer(actInfo.Dimension(1),Name="actInputLayer") fullyConnectedLayer(25,Name="actPathOutLayer")]; % Common path commonPath = [ additionLayer(2,Name="add") reluLayer fullyConnectedLayer(1,Name="CriticOutput")]; criticNetwork = layerGraph(); criticNetwork = addLayers(criticNetwork,obsPath); criticNetwork = addLayers(criticNetwork,actPath); criticNetwork = addLayers(criticNetwork,commonPath); criticNetwork = connectLayers(criticNetwork, ... "obsPathOutLayer","add/in1"); criticNetwork = connectLayers(criticNetwork, ... "actPathOutLayer","add/in2"); %View the critic network configuration. %figure %plot(criticNetwork) %Convert the network to a dlnetwork object and summarize its properties. criticNetwork = dlnetwork(criticNetwork); critic = rlQValueFunction(criticNetwork, ... obsInfo,actInfo, ... ObservationInputNames="obsInputLayer", ... ActionInputNames="actInputLayer"); %getValue(critic, ... %{rand(obsInfo.Dimension)}, ... %{rand(actInfo.Dimension)}) %Create Actor actorNetwork = [ featureInputLayer(obsInfo.Dimension(1)) fullyConnectedLayer(3) tanhLayer fullyConnectedLayer(actInfo.Dimension(1)) ]; actorNetwork = dlnetwork(actorNetwork); actor = rlContinuousDeterministicActor(actorNetwork,obsInfo,actInfo); %getAction(actor,{rand(obsInfo.Dimension)}) %Create DDPG Agent agent = rlDDPGAgent(actor,critic); agent.SampleTime = Ts; agent.AgentOptions.TargetSmoothFactor = 1e-3; agent.AgentOptions.DiscountFactor = 1.0; agent.AgentOptions.MiniBatchSize = 64; agent.AgentOptions.ExperienceBufferLength = 1e6; agent.AgentOptions.NoiseOptions.Variance = 0.3; agent.AgentOptions.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5; agent.AgentOptions.CriticOptimizerOptions.LearnRate = 1e-03; agent.AgentOptions.CriticOptimizerOptions.GradientThreshold = 1; agent.AgentOptions.ActorOptimizerOptions.LearnRate = 1e-04; agent.AgentOptions.ActorOptimizerOptions.GradientThreshold = 1; %Train Agent trainOpts = rlTrainingOptions(... MaxEpisodes=500, ... MaxStepsPerEpisode=ceil(Tf/Ts), ... ScoreAveragingWindowLength=20, ... Verbose=false, ... Plots="training-progress",... StopTrainingCriteria="AverageReward",... StopTrainingValue=2000); doTraining =true; %doTraining =false; rng(1) if doTraining % Train the agent. trainingStats = train(agent,env,trainOpts); else load agent.mat % Load the pretrained agent for the example. end %simOpts = rlSimulationOptions(MaxSteps=ceil(Tf/Ts),StopOnError="on"); %experiences = sim(env,agent,simOpts);帮我检查这个matlab中构建并训练DDPG智能体的程序是否有问题，并加以改进

1. 在创建 actor 和 critic 时，可以尝试使用更复杂的神经网络结构，例如增加更多的隐藏层或使用卷积层等。 2. 在训练智能体时，可以尝试调整训练参数，例如增加训练次数、调整批大小或学习速率等。 3. 可以尝试...

该段代码为什么没有输出图像 def plot_model_history(model_history): """ Plot Accuracy and Loss curves given the model_history """ fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) # summarize history for accuracy axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc']) axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc']) axs[0].set_title('Model Accuracy') axs[0].set_ylabel('Accuracy') axs[0].set_xlabel('Epoch') axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10) axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best') # summarize history for loss axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['loss']) + 1), model_history.history['loss']) axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['val_loss']) + 1), model_history.history['val_loss']) axs[1].set_title('Model Loss') axs[1].set_ylabel('Loss') axs[1].set_xlabel('Epoch') axs[1].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['loss']) + 1), len(model_history.history['loss']) / 10) axs[1].legend(['train', 'val'], loc='best') fig.savefig('plot.png') plt.show() # Create the model model = Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')) # emotions will be displayed on your face from the webcam feed model.build(input_shape=(32, 48, 48, 1)) model.load_weights( r'D:\pythonProject\model.h5')

该段代码中定义了一个绘制模型训练过程中准确率和损失变化的函数plot_model_history()，但是在代码中没有调用该函数进行绘图。因此，即使该函数的代码正确，也不会输出图像。 如果想要输出图像，可以在代码中添加...

# walk-forwardvalidation for univariate data defwalk_forward_validation(data, n_test): predictions = list() # split dataset train, test = train_test_split(data,n_test) # seed history with training dataset history = [x for x in train] # step over each time-step in the testset for i in range(len(test)): # split test row into input andoutput columns testX, testy = test[i, :-1],test[i, -1] # fit model on history and make aprediction yhat = xgboost_forecast(history,testX) # store forecast in list ofpredictions predictions.append(yhat) # add actual observation tohistory for the next loop history.append(test[i]) # summarize progress print('>expected=%.1f,predicted=%.1f' % (testy, yhat)) # estimate prediction error error = mean_absolute_error(test[:, 1],predictions) return error, test[:, 1], predictions

1. 将数据集分为训练集和测试集 2. 在训练集上训练模型，并在测试集上进行预测 3. 将预测结果存储在一个列表中 4. 为下一次循环将实际观测值添加到历史记录中 5. 计算预测误差并返回误差、测试集真实值和预测值 在...

优化这段代码“d %>% group_by(gene_name) %>% mutate("row_mean" = rowMeans(select(., -gene_name)) %>% slice(which.max(row_mean)) %>% ungroup() %>% select(-row_mean) ”

summarize(across(col1:col5, mean)) %>% slice(which.max(rowMeans(select(., -gene_name)))) %>% ungroup() %>% select(-row_mean) 3. 如果数据框中的行数很多，可以使用数据表格（data.table）库来...
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小栗子源码2.9.3版本发布

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