> sunburn_chart<-read_excel("D:/R/sunburn chart.xlsx", + sheet = "value") > ids<-sunburn chart$ids 错误: unexpected symbol在"ids<-sunburn chart"里

这个错误提示中的问题是出现了一个意外的符号，可能是因为您在代码中使用了不正确的语法或语句。在这个例子中，问题出现在 "sunburn chart" 一行中，R 无法识别该变量名。

解决方案是使用有效的变量名，例如 "sunburn_chart"。所以您需要将 "sunburn chart" 替换为 "sunburn_chart"，即：

sunburn_chart <- read_excel("D:/R/sunburn chart.xlsx", sheet = "value")
ids <- sunburn_chart$ids

这样就可以读取 Excel 文件并将其存储在名为 sunburn_chart 的变量中，并且您可以创建一个名为 ids 的变量来存储 sunburn_chart 中的 ids 列。

相关问题

def assign_sunburn_level(row): uv = row['UV'] temp = row['Temperature'] humidity = row['Humidity'] if uv > 8 : if temp > 45 and humidity < 30: return 4 # 非常高风险 elif temp > 30 and humidity < 45: return 3 # 高风险 else: return 2 # 中风险 elif uv > 6: if temp > 25 and humidity < 50: return 2 # 中风险 else: return 1 # 低风险 else: return 1 # 低风险

这是一个Python函数，根据紫外线(UV)、温度(Temperature)和湿度(Humidity)的值来判断晒伤的风险等级。

如果紫外线大于8，则根据温度和湿度的值来确定风险等级，温度大于45度且湿度小于30%时为非常高风险，温度大于30度且湿度小于45%时为高风险，其余情况为中风险。

如果紫外线大于6但小于等于8，则根据温度和湿度的值来确定风险等级，温度大于25度且湿度小于50%时为中风险，其余情况为低风险。

如果紫外线小于等于6，则风险等级为低风险。

这个函数可以用于预测在不同紫外线、温度和湿度条件下，人们暴露在阳光下晒伤的可能性。

humidity_label = ttk.Label(window, text="Humidity:") humidity_label.grid(column=0, row=0) humidity_entry = ttk.Entry(window) humidity_entry.grid(column=1, row=0) temperature_label = ttk.Label(window, text="Temperature:") temperature_label.grid(column=0, row=1) temperature_entry = ttk.Entry(window) temperature_entry.grid(column=1, row=1) uv_intensity_label = ttk.Label(window, text="UV:") uv_intensity_label.grid(column=0, row=2) uv_intensity_entry = ttk.Entry(window) uv_intensity_entry.grid(column=1, row=2) def on_predict_click(): humidity = int(humidity_entry.get()) temperature = int(temperature_entry.get()) uv_intensity = int(uv_intensity_entry.get()) humidity, temperature, uv_intensity = scaler.fit_transform([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # prediction = model.predict([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # 方法一 prediction = clf.predict([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # 方法二 result_entry.delete(0, tk.END) result_entry.insert(0, prediction) predict_button = ttk.Button(window, text="Predict", command=on_predict_click) predict_button.grid(column=0, row=3) result_label = ttk.Label(window, text="Sunburn Level: ") result_label.grid(column=1, row=3) result_entry = ttk.Entry(window) result_entry.grid(column=2, row=3)

这段代码是一个简单的界面程序，其中包含三个输入框（湿度、温度、紫外线强度）和一个输出框（晒伤等级）。用户可以输入三个参数，然后点击“预测”按钮，程序会根据输入的参数来预测晒伤等级，并将结果显示在输出框中。

该程序使用了 ttk 模块来创建界面元素，其中包括标签（Label）、输入框（Entry）、按钮（Button）等。在点击“预测”按钮后，程序会调用 on_predict_click() 函数来进行预测。其中，程序会将输入的三个参数进行归一化处理（使用 scaler.fit_transform() 方法），然后根据这三个参数来预测晒伤等级。这里提供了两种方法来进行预测，分别是使用 model.predict() 方法和 clf.predict() 方法。最后，程序会将预测结果显示在输出框中。