Error in rep(FALSE, n * p) : invalid 'times' argument
时间: 2024-06-04 17:09:43 浏览: 30
这是一个 R 语言的错误信息,通常表示在使用 `rep()` 函数时,第二个参数 `times` 的值不合法。`times` 参数用于指定重复每个元素的次数,它可以是一个整数或一个向量。出现这个错误信息的原因可能是 `times` 参数的值为负数或零,或者 `times` 的长度与第一个参数的长度不匹配。请检查一下你的代码并确认 `rep()` 函数的参数是否正确。
相关问题
Error in x * w : non-numeric argument to binary operator
这个错误通常是因为数据中存在缺失值或非数值数据导致的。你可以尝试使用 `na.omit()` 函数将数据中的缺失值删除或使用 `as.numeric()` 函数将非数值数据转换成数值类型,以避免这个错误的发生。以下是修改后的代码示例:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
# 提取光谱数据并删除缺失值
spectra <- na.omit(data[-1])
# 将光谱数据转换成数值类型
spectra <- as.matrix(spectra)
spectra <- apply(spectra, 2, as.numeric)
# 定义分数阶微分函数
fracdiff <- function(data, d) {
n <- nrow(data)
k <- 1:n
w <- (1:(n - 1))^(-d/2)
w <- c(1, w)
x <- c(0, cumsum(data))
y <- x * w
z <- diff(y)
res <- z[-1] / w[-1]
return(res)
}
# 进行分数阶微分
d_values <- c(1/5, 2/5, 3/5, 4/5, 1, 6/5, 7/5, 8/5, 9/5, 2)
fracdiff_res <- data.frame(wavelength = data$wavelength)
for (d in d_values) {
fracdiff_res <- cbind(fracdiff_res, fracdiff(spectra, d))
}
# 进行二阶微分
second_diff <- apply(spectra, 2, diff, differences = 2)
second_diff <- rbind(rep(NA, ncol(spectra)), second_diff)
second_diff <- rbind(rep(NA, ncol(spectra)), second_diff)
second_diff_res <- data.frame(wavelength = data$wavelength, second_diff)
# 输出结果
write.csv(fracdiff_res, "fracdiff.csv", row.names = FALSE)
write.csv(second_diff_res, "second_diff.csv", row.names = FALSE)
```
在这个修改后的代码中,我们使用 `na.omit()` 函数删除了数据中的缺失值,并使用 `as.numeric()` 函数将光谱数据转换成数值类型。这样,我们就可以避免出现 `non-numeric argument` 的错误。
Error in rep("black", nrow(df_All)) : invalid 'times' argument
这个错误信息提示 `rep` 函数的 `times` 参数不合法。`rep` 函数的 `times` 参数应该是一个整数或者一个长度为 1 的向量,表示重复的次数。如果 `times` 参数有误,就会出现这个错误。比如,如果 `times` 参数为一个负数或者一个非数值类型的对象,就会出现这个错误。
解决这个错误的方法是检查 `rep` 函数中的 `times` 参数是否正确。在你的代码中,`rep` 函数的 `times` 参数应该是 `nrow(df_All)`,表示需要重复的次数等于数据框 `df_All` 的行数。因此,可以检查一下数据框 `df_All` 是否已经正确读入,或者尝试使用 `nrow(df_All)` 来替换 `times` 参数。例如:
```r
df_All <- read.table("Data_All.txt", header = TRUE)
dfGroup_All <- read.table("Group_All.txt", header = TRUE)
col <- rep("black", nrow(df_All))
col[df_All$group == 1] <- "red"
col[df_All$group == 2] <- "green"
col[df_All$group == 3] <- "black"
```
这样就可以避免 `rep` 函数的错误了。
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