for i in {1..9} do for j in `seq $1` do ((product=$i*$j)) echo -ne $i\*$j=$product"\t" done echo done

这是一个 Bash 脚本，用于输出九九乘法表。其中，第一个 for 循环用于循环打印 1~9 的数字，第二个 for 循环用于循环打印乘法表的每一行，使用 seq 命令构造每一行需要打印的数。((product=$i*$j)) 这行代码用于计算乘积，echo -ne $i\*$j=$product"\t" 用于输出乘法表的每个元素，"\t" 是制表符，用于对齐。最后的 echo done 用于输出每行末尾的“done”。需要注意的是，这个脚本需要传入一个参数，表示乘法表的最大数值。例如，执行 ./script.sh 5 将会输出 5x5 以内的乘法表。

相关问题

for i in {1..9} do for j in `seq $i` do ((product=$i*$j)) echo -ne $i*$j=$product"\t" done done为啥不会换行输出了

这是因为在echo语句中没有包含换行符。你可以在echo语句中加上换行符来解决这个问题，例如：

for i in {1..9}
do
    for j in `seq $i`
    do
        ((product=$i*$j))
        echo -ne $i*$j=$product"\t"
    done
    echo # 添加换行符
done

这样每行输出后就会自动换行了。

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$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((switch(i, y1, y2, y3) - pred[,1])^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$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: dims [product 50] do not match the length of object [100]。请对原代码进行修正

在代码中，第22行中的apply函数是对X矩阵的每一列进行操作，但是在操作中使用了switch函数，这个函数返回了y1、y2、y3中的一个，这个返回值是长度为50的向量，而不是矩阵X的一列，所以造成了错误。为了解决这个问题，需要将switch函数放在apply函数的外面，如下所示：

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) # 修改此处
  })
}

修改后，程序就可以正常运行了。