CPP:[Error] arrest.h: No such file or directory 是什么意思
时间: 2023-02-27 20:28:58 浏览: 41
这个错误消息的意思是,编译器在编译代码时,找不到名为 "arrest.h" 的文件。也就是说,在代码中有一行 "#include" 语句,用来包含 "arrest.h" 这个头文件,但是编译器在指定的路径中找不到这个文件。
如果你要解决这个问题,可以尝试以下步骤:
1. 检查代码中 "#include" 语句是否指定了正确的文件路径;
2. 确认 "arrest.h" 文件是否存在,如果不存在请确定是否已经正确安装;
3. 如果 "arrest.h" 文件存在,但是仍然无法被编译器找到,可以尝试将其所在的目录添加到编译器的搜索路径中。
相关问题
Can't compute median survival time of object <lifelines.CoxPHFitter: fitted with 77 total observations, 65 right-censored observations>
这个错误是因为您的生存数据集中存在截尾数据(右截尾),而默认情况下,`median_survival_times` 函数不会计算截尾数据的中位生存时间。如果您希望计算截尾数据的中位生存时间,可以使用 `median_survival_times` 函数的 `method` 参数,并将其设置为 `'kaplan-meier'` 或 `'plugin'`。
例如,以下是使用 `kaplan-meier` 方法计算中位生存时间的示例代码:
```python
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.datasets import load_rossi
from lifelines.utils import median_survival_times
# 加载罗西数据集
rossi_dataset = load_rossi()
# 拟合COX模型
cph = CoxPHFitter()
cph.fit(rossi_dataset, duration_col='week', event_col='arrest')
# 计算中位生存时间
median_survival_times(cph, method='kaplan-meier')
```
该代码加载了罗西数据集,使用 `CoxPHFitter` 拟合 COX 模型,然后使用 `median_survival_times` 函数计算中位生存时间,并将 `method` 参数设置为 `'kaplan-meier'`。这将使用 Kaplan-Meier 方法来计算截尾数据的中位生存时间。您也可以将 `method` 参数设置为 `'plugin'`。
spark写芝加哥犯罪分析,统计每个fbi代码发生的犯罪次数,统计芝加哥市的某种犯罪类型的数量,统计每个区域某种犯罪类型的逮捕次数
要进行芝加哥犯罪数据分析,可以使用Spark SQL进行处理。下面是基于Spark SQL的示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
// 创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Chicago Crime Analysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取芝加哥犯罪数据
val chicagoCrimeData: DataFrame = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("path/to/chicago_crime_data.csv")
// 统计每个fbi代码发生的犯罪次数
chicagoCrimeData.groupBy("FBI Code").count().show()
// 统计芝加哥市的某种犯罪类型的数量
val primaryType: String = "THEFT"
val theftCount: Long = chicagoCrimeData.filter(s"Primary Type='$primaryType'").count()
println(s"Total number of $primaryType crimes in Chicago: $theftCount")
// 统计每个区域某种犯罪类型的逮捕次数
val arrestCountByArea: DataFrame = chicagoCrimeData
.filter(s"Primary Type='$primaryType'")
.groupBy("Community Area")
.agg(Map("Arrest" -> "sum"))
.withColumnRenamed("sum(Arrest)", "Arrest Count")
arrestCountByArea.show()
```
其中,`chicago_crime_data.csv`是芝加哥犯罪数据集的文件路径。我们首先使用`read`方法读取数据,并使用`groupBy`和`count`方法统计每个fbi代码发生的犯罪次数。然后,使用`filter`方法过滤出某种犯罪类型的数据,并使用`count`方法统计该类型犯罪在芝加哥市的总数。最后,使用`groupBy`、`agg`和`withColumnRenamed`方法统计每个区域某种犯罪类型的逮捕次数,并将结果展示出来。
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