Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = countdata, colData = coldata, : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

时间: 2024-03-04 10:51:51 浏览: 483
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matlab特殊符号代码-frame:一个继承自data.frame的类，默认为'drop=FALSE'，一个'end'关键字，'all'的0

这个错误通常是由于您的 `countData` 和 `colData` 的维度不匹配导致的。在使用 `DESeqDataSetFromMatrix()` 函数时，`countData` 参数应该是一个矩阵或数据框，其中每一行代表一个基因，每一列代表一个样本。而 `colData` 参数应该是一个数据框，其中每一行代表一个样本，每一列代表样本的一些属性信息。 请检查您的 `countData` 和 `colData` 是否符合上述要求，并且确保两个参数的行数相等。您可以使用 `nrow()` 函数和 `ncol()` 函数分别检查 `countData` 和 `colData` 的行数和列数。如果两个参数的行数不相等，您可以使用 `match()` 函数将它们对应起来，或者使用其他方法来解决维度不匹配的问题。 如果您仍然无法解决问题，请提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助您解决问题。
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randn(nrow,ncol); y = 1.0 + (rand(nrow, 1 )>0.5); x(y== 1 ,:) = x(y== 1 ,:) + 2 ; % Train the model [scored,model] = qda_chol_incremental(x(:, 1 :ncol- 1 ),y) % Update the model with a
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总结R语言中矩阵运算的函数.pdf

matrix(1:12, nrow = 3, ncol = 4) matrix()函数需要指定必要的参数，如矩阵元素、行数、列数、是否按行排列等。 二、矩阵转置 在R语言中，可以使用t()函数对矩阵进行转置操作，例如： R A (1:12, nrow = 3...

dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData=colData, design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData = colData, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"，意味着 countData 和 colData 的维度不匹配。 在使用 DESeqDataSetFromMatrix() 函数时，需要确保输入的 countData 矩阵的列数与 ...

group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex)colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

其次，错误信息"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"是由于你尝试将不匹配的数据传递给DESeqDataSetFromMatrix函数中的countData和colData参数。 为了解决这些问题，你需要确保ABC_1数据框的列数...

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv") head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) Warning message: In lapply(X = X, FUN = FUN, ...) : NAs introduced by coercion > group$id<- as.factor(group$id) > group$dex<- as.factor(group$dex) > dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"。 这意味着你的计数数据和元数据的列数不匹配。countData应该是一个矩阵或数据框，其中的列数应该与colData的行数相匹配。 为了解决这个问题...

ncol(read.table("mt.gene.txt", + header=TRUE, nrow=1)) Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 1 did not have 86 elements

这个错误信息说明第一行的列数与R读取的预期列数不同，因此无法确定实际的列数。这可能是由于文件中的第一行不完整或格式不正确导致的。你可以尝试打开文件并检查第一行，确保它包含了正确的列数，并且每个列之间...

data_mt.gene <- read.table("4.All_SMT/6.Single_function_gene/3.mt.gene/HSM.mRNA.cpm.Symbol.mt.gene.txt", + header=TRUE, row.names=1,col.names=1:84) Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 14523 did not have 85 elements In addition: Warning message: In read.table("mt.gene.txt", : 表头名称和'col.names'的长度不一样

ncol(read.table("4.All_SMT/6.Single_function_gene/3.mt.gene/HSM.mRNA.cpm.Symbol.mt.gene.txt", header=TRUE, nrow=1)) 这将输出文件中的列数。一旦你知道了实际的列数，你就可以将col.names参数设置为...

likelihood <- exp(likelihood - rowSums(log(rowSums(exp(likelihood), na.rm = TRUE)))) Error in base::rowSums(x, na.rm = na.rm, dims = dims, ...) : 'x'必需是阵列，而且至少得有两个维度。该如何修改此行代码

for (j in 1:ncol(data)) { likelihood[, j] [j] * dnorm(data[, j], mu[j], sigma[j], log = TRUE) } likelihood[is.na(likelihood)] if (nrow(likelihood) > 1) { likelihood (likelihood - rowSums(log...

出现了Error in persp.default(x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)), y = seq(0, : invalid color name ''

这个错误是因为在 persp() 函数中的 col 参数的值被设置为空字符串，即 col = ""，而空字符串不是有效的颜色名称。如果您想将颜色设置为白色，则应该使用 col = "white"。将 col 参数修改为有效的颜色名称...

将以下R语言代码转化为python语言：split_data_point<-function(data) { ind1<-c(1:floor(nrow(data)*0.7)) ind2<-c((floor(nrow(data)*0.7)+1):(floor((nrow(data))*0.85))) ind3<-c((floor(nrow(data)*0.85)+1):(nrow(data))) train<-data[ind1,] test<-data[ind3,] valid<-data[ind2,] return(list(train=train,valid=valid,test=test)) } library(ranger) rf_para<-function(train,valid)#????ɭ?ֵ??ι??̺??? { mtry<-c(1:(ncol(train)-1)) para_crea=mtry error<-rep(NA,length=length(para_crea)) #??ѭ??????ʱ????Լ8???? for(i in 1:length(para_crea)) { model<-ranger(formula=train[,ncol(train)]~.,data=data.frame(train),mtry=para_crea[1],num.trees=500) pre<-predict(model,valid) pre1<-pre$predictions error[i]<-mean(abs(pre1-valid[,ncol(valid)]))#ƽ?????????? } mm<-which(error==min(error),arr.ind=TRUE) L<-list() L$error=error L$para_result=para_crea[mm] return(L) }

for i in range(len(para_crea)): model = Ranger(train[:, :-1], train[:, -1], mtry=para_crea[0], num_trees=500) pre = model.predict(valid[:, :-1]) pre1 = pre.predictions error[i] = np.mean(np.abs...

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 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: Matrices must have same dimensions in Matrix(e1)%%e2 。请对原代码进行修正

x_mat (x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred (fit, newx = x_mat) pred (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 = ...

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 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") }。发生以下错误：Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请修改原代码

在这段代码中，我们可以看到在绘制图形时，绘图函数plot()的输入参数cv_error[[i]]和pred_error[[i]]的长度可能不一致，导致无法顺利绘制图形。具体来说，可以检查一下cv_error[[i]]和pred_error[[i]]的长度是否相等...

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

x_mat (x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred (fit, newx = x_mat) pred (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...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依