这个错误是由于在调用matrix函数时,参数x$id的类型不是向量类型而导致的。在R语言中,$符号用于提取数据框中的列,但是matrix函数要求输入的数据必须是向量类型。
要解决这个错误,可以使用以下方法之一:
在云计算领域中,这个错误与云计算的概念、分类、优势、应用场景、腾讯云相关产品和产品介绍链接地址无直接关联。
Error: object 'TURE' not found > class(TRUE)# 括号是中文的,是错误的!...数据结构(向量、数据框、矩阵、列表) 字符型向量必须加引号(单双皆可)不能为中文值 逻辑型(logical)包括TRUE(T)、FALSE(F)、 NA(缺失值) 判断数据类型的函数class() 数据框单独拿出来一列是向量...) ncol(iris) 两个向量(长度一致)的操作 x <- c(1,3,5,1) y <- c(3,2,5,6) x==y #比较运算 1 FALSE FALSE TRUE FALSE x\*y...(colname=data) Error:no such file or dirextory #可能是工作目录不对,找不到这个文件 data.frame取子集1. $ df$csore 2.按坐标...矩阵的新建和取子集 矩阵不支持$ matrix(1:9,nrow = 3) t(matrix(1:9,nrow = 3))#转置 as.data.frame(matrix(1:9,nrow = 3))
在R中,矩阵是指有维数的向量,矩阵元素可以是数值型、字符型或者逻辑型。但是矩阵中每个元素必须为同一类型。...\ 4.1 创建矩阵 通过函数matrix()可以创建矩阵 > x <- 1:20 > m <- matrix(x,nrow=4,ncol=5) > m [,1] [,2] [,3] [,4]...16 20 行列数必须能让构造矩阵的数据合理分配,否则报错: > n <- matrix(1:20, nrow = 4, ncol = 6) Warning message: In matrix...: In matrix(x, nrow = 3, ncol = 3) : data length [20] is not a sub-multiple or multiple of the number...特点 数据框实际上是一个列表。列表中的元素是向量,这些向量构成数据框的列,每一列必须具有相同的长度,所以数据框是矩形结构,而且数据框的列必须命名。
)#4两个向量进行的操作,4种#(1)比较运算(逻辑比较),循环补齐,生成等长的逻辑向量(向量不一样长时,谁长取谁)(等位运算,向量长度不相等时,发生循环补齐,等位运算注意非整倍数有时会造成结果错误,如...;x;改多个元素x[c(1,5)] <- c(80,20);x#part3 二维:数据框(data.frame,每列只允许一种数据类型,每列数据类型相同也可以),矩阵(matrix,只允许一种数据类型)...2.数据框要求每列数据的类型相同3.数据框单独拿出一列是向量,降维,#1.数据框data.frame来源# (1)用代码新建,,变量 <- data.frame()# (2)由已有数据转换或处理得到,变量...[1] 4ncol(df1)#统计列数,计算最后一列,取/不取子集最后一列,df1[,ncol(df1)],df1[,-ncol(df1)],## [1] 3#rownames(df1)#行名,本质是向量..."data.frame"ncol(z)## [1] 7z[,1:(ncol(z)-1)] <- as.numeric(y[,1:(ncol(z)-1)]) #或z[,1:(ncol(z)-1)] <-
/result.RData')# Error in as.matrix(sc_dataset@assays$RNA@data) : # no slot of name "data" for this object...of class "Assay5"Error in as.matrix(sc_dataset@assays$RNA@data) : no slot of name "data" for this object...) { library(Seurat) library(Matrix) library(preprocessCore) # 确保 phenotype 是向量 phenotype <- as.numeric...<- dataset1[, (ncol(bulk_dataset) + 1):ncol(dataset1)] X <- cor(Expression_bulk, Expression_cell)...Beta[2:(ncol(X) + 1)]) } else { Coefs <- as.numeric(fit1$Beta) } Cell1 <- colnames(
向量是一维的,而矩阵是二维的,需要有行和列。 在R软件中,矩阵是有维数的向量,这里的矩阵元素可以是数值型,字符型或者逻辑型,但是每个元素必须都拥有相同的模式,这个和向量是一致的。...4,] 4 8 12 16 20 # 行和列必须要满足条件 4行6列会报错,超过了限制 > m <- matrix(x,nrow = 4,ncol = 6) Warning...message: In matrix(x, nrow = 4, ncol = 6) : data length [20] is not a sub-multiple or multiple of...: In matrix(x, 3, 3) : data length [20] is not a sub-multiple or multiple of the number of rows [3]...> dim(x) NULL # 为向量添加函数构建矩阵 > dim(x) <- c(4,5) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 5 9
Excel 中数据类型 数值类型 类型 说明 字符(charactor) 常常被引号包围 数值(numeric) 实数向量 复数(complex) 复数向量 逻辑(logical) 二元逻辑向量...(matrix) 二维数组 否 5 数据框(data frame) 行和列组成的表,每列可以是不同数据类型 是 6 列表(list) 不同对象的有序集合 是 7 时间序列 根据时间顺序排列的数据 是 8...# 显示所有内置数据集 data() #加载扩展包数据集 data(package = "MASS") data(package = "ggplot2") 四、向量 向量:vector,是...新手经常犯的错误就是忘了使用 c()函数。...ncol = 4) m <- matrix(x,nrow = 25,ncol = 4,byrow = T) #默认是按列排 m letters matrix(letters,nrow = 13,byrow
初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...以下4种类型是最常用的:向量、矩阵、数据框、时间序列。...matrix() #矩阵用法 matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL) #表示生成1行,1列的一个矩阵,其中仅仅包含一个元素..., "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")) 定义矩阵行名和列名 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() #其中" <- "是赋值的意思,将向量c(11:...去重与找重 去重,是把向量中重复的元素过滤掉。找重,是把向量中重复的元素找出来。
, drop = FALSE] 需要注意的是,这里的语法限制了传入的group 列必须得是factor 类型(强制转型成字符串进行判断);以及数据框需要是dataframe 类型(x[,'y']取子集操作对于...table 类型数据框并不会转型成向量)。...(x[3]), ] nearest.point <- nn2(data = group.data[, 1:2], query = as.matrix(x = x[c(1, 2)]), k =...: nearest.point <- nn2(data = group.data[, 1:2], query = as.matrix(x = x[c(1, 2)]), k = 1)$nn.idx...if (is.null(dimension)) dimension = 1L query_dimension <- ncol(query) if (is.null(query_dimension
简单的介绍数据的对象类型及文件的读入,输出。 一、对象类型: 包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。 1)向量(vector):用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。...函数c()用来创建向量: 示例如下: a <- c(1:10) b <- c("A","B") d <- c(TRUE,FALSE) 注:单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(数值型、字符型或逻辑型...array函数创建: myarray <- array(vector, dimensions, dimnames) 其中:vector包含了数组中的数据,dimensions是一个数值型向量,给出了各个维度下标的最大值...data.frame()创建: mydata <- data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...1)向量:a[2];d[1] 2)矩阵:使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。X[i,]指矩阵X中的第i 行,X[,j]指第j 列, X[i, j]指第i 行第j 个元素。
需要这个x数据集是全集,比较大。 ? ? 3、paste函数 生成一长串字符向量。...paste(c("X","Y"),1:10,sep="") #"X”,"Y"是长度为2的字符向量,1:10 长度为10的向量。...(b, collapse = ",") #不同向量合并在一起,但是变成一个向量 mode(b) #变量类型 mode(c) 4、cbind和rbind函数 cbind()和rbind...(t(data.frame(Job_Pwordseg.ct[2])))) 核心函数是plyr包中的rbind.fill函数(合并的数据,必须是data.frame),do.call可以用来批量执行。...发现了两个很有意思的函数 list <- list(matrix(1:25, ncol = 5), matrix(4:28, ncol = 5), matrix(21:45, ncol=5)) list.sum
"C") # [1] "ABC" sample() # 抽样 ## 2、数据类型 vector # 向量(数值型、字符型、逻辑型) #单一向量中必须拥有同一类型 matrix矩阵 matrix(...1:12,nrow = 3) #等效matrix(1:12,ncol = 4) matrix(1:12,ncol = 4) matrix(1:12,nrow = 3,byrow = TRUE)...data.frame # 数据框 tibble #一种data.frame x <- matrix(1:12,nrow = 3,byrow = TRUE) df <- data.frame(x) as.matrix...(df) # 转换为matrix数据 is.data.frame(x) # 判断是否欸data.frame类型 array # 数组 list列表 list(x,df) ## 3、读存数据(read...matrix(1:nrow(x),ncol = 1)) # 将x 与 matrix(1:nrow(x),ncol = 1) 按列合并 ## S3 method for class 'data.frame
基础 广义来说,向量有三种类型: 存储相同数据类型的atomic vector; 不同类型的 list。 NULL,长度为零的vector。...此外属性一般也是短暂形成的: 只有names, 和dim 属性会被继承(说继承可能不太严谨,但你大概明白我的意思吧~): > b <- matrix(1:4, ncol=2) > b [,1...: 获取向量、矩阵、array 信息的函数异同: image.png S3 类向量 一个对象,一旦有了class 属性,则其会变为S3 类型对象: > x1 [1] 3 > > otype(x1)...个人感觉如果存放复杂的或多个纬度的数据,使用tibble会好一点: > dfm <- data.frame( + x = 1:3 * 10 + ) > dfm$y <- matrix(1:9,...( + x = 1:3 * 10 + ) > dfm$y <- matrix(1:9, nrow = 3) > dfm$z <- data.frame(a = 3:1, b = letters[1:
直接在命令提示符后输入x(x是一个big matrix),将返回x的描述,不会出现所有x中所有内容。....combine的“+”或者“*”是cbind之后的操作;这也就是说"expression"返回一个向量,会对向量+或者* > foreach(i = 1:4, .combine = "+") %do%...TRUE, recycle=FALSE, ...) by:按照什么顺序循环;matrix和data.frame都默认是“row”,“cell”是按列依次输出(所以对于“cell”,chunksize只能指定为默认值...> nextElem(i2) 错误: StopIteration > colSums(a) [1] 10 26 42 58 74 > testFun <- function(x){return(x+2...icount(count)可以生成1:conunt的iterator;如果count不指定,将从无休止生成1:Inf icountn(vn)比较好玩,vn是指一个数值向量(如果是小数,则向后一个数取整,
data.frame生成指定数据框的列名及列的内容,如代码所示,此时列名不需添加"",df1为变量名,格式为列名=列的向量*matrix矩阵与向量一样只允许同一种数据类型,否则会被转换,可以理解为二维的向量...$score > 0生成一个长度与df对应的逻辑值向量,取出行为TRUE的且列数为1的df1$gene[df1$score > 0] #先取出列名为gene的向量,在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值...,by.x = "name",by.y = "NAME") #test1与test3的共同列列名不一致,需要分别指出作为公共列的列名也可以借助dplyr包中的函数test1 <- data.frame(...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内,本身有名称,无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...c<(),第三是中括号内必须标明行与列#再次注意%in%不会发生循环补齐,因其不是等位运算# 练习3-2# 1.统计内置数据iris最后一列有哪几个取值,每个取值重复了多少次table(iris[,ncol
1开始,且必须连续 library(ggplot2)library(customLayout) # 创建拼图画布lay1 <- lay_new( mat = matrix(1:4, ncol =...(matrix(1:2, ncol = 1)) # 2行1列画布 lay2 <- lay_new(matrix(1:3)) # 3行1列画布 cl <- lay_bind_col(lay1, lay2...= NULL, name = NULL) grid.layout(nrow = 1, ncol = 1, widths = unit(rep_len(1, ncol...表示将该区域拆分为几列 widths 表示每个子区域的宽度,向量长度等于ncol heights 表示每个子区域的高度,向量长度等于nrow gp = gpar() 表示传递其它参数,如: col...(aes(x=id,y=-4,label=Label),vjust=.5)+ geom_text(aes(x=id,y=A+.75,label=paste0(A,"%")),size=4.5,family
创建GSEA输入向量gsea_input,其中基因的Entrez ID为向量的名字,logFC为向量的值。执行GSEA分析:使用read.gmt加载GO生物过程(BP)基因集。...[1:3,1:3]expr[1:5,c((ncol(expr)-1),ncol(expr))]#删除最后两列,即SYMBOL,ENTREZID两列#这对表达矩阵来说,这两列并不需要expr % as.data.frame()mydata <- merge(meta,mydata,by.x...以下是代码的逐步解释:GSVA分析数据准备:expr$ID <- rownames(expr):将基因名作为expr数据框的一列。
——荀子 这篇文章讲述的是R语言中关于向量与矩阵的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助!...如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~ 一、创建向量和矩阵 1、创建向量:c(),查看长度length(),查看类型mode() 1、创建向量 # 创建向量 x1 <- c(2,4,6,8,0...<- c(1:100) # 查看向量x1的内容 > x1 [1] 2 4 6 8 0 # 查看向量x1中的第三个数 > x1[3] [1] 6 2、查看向量的长度和类型 # 查看字符串向量...> mode(y) [1] "character" # 查看向量的长度 > length(x1) [1] 5 # 查看向量的类型 > mode(x1) [1] "numeric" 2、创建矩阵:rbind...0 0 0 [3,] 0 0 0 0 4、矩阵相乘 > a <- matrix(1:12,nrow = 3,ncol = 4) > b <- matrix(
向量(Vectors) (1)向量本质上是由各种元素(字符串、数字等)组成的一维数据结构 a <- c(1,2,5.3,6,-2,4) # 数值型向量 b <- c("one","two","three...mymatrix <- matrix(vector, nrow=r, ncol=c, byrow=FALSE,dimnames=list(char_vector_rownames, char_vector_colnames...数据框(Data Frames) (1)数据框和矩阵最大的不同是数据框的不同列可以有不同类型的元素,即可以有的列是数值型,有的列是字符型等。...myframe[3:5] # 提取数据框的第3,4,5列 myframe[c("ID","Age")] # 提取列名为‘ID’和‘Age'的两列数据 myframe$X1 # 提取变量名为’X1‘的那一列...列表(Lists) (1)列表是可以把各种数据类型整合在一起的数据类型,一个列表里可以有很多其它类型数据,不同数据类型里也可以有其它数据。
class3数据框、矩阵和列表向量-一维:表格—二维 :matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。...、行、列dim(df1)nrow(df1)ncol(df1)#行名,列名rownames(df1)colnames(df1)#4.数据框取子集df1$score 向量取子集用的是[] 取score这一列...用于取子集的逻辑值向量:与x对应,不必须由x生成。(例子中即通过score为gene取子集)记住,==是等于的意思,>-是赋值的意思## 代码思维#如何取数据框的最后一列?...,by="name")merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME")##### 矩阵和列表m <- matrix(1:9, nrow = 3)colnames...mm[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]mt(m):转置 行变列m<-as.data.frame(m) 转换为数据框 必须要赋值矩阵画热图: pheatmap::pheatmap(m)
> svm(x, y = NULL, scale = TRUE, type = NULL, kernel ="radial", degree = 3, + gamma = if (is.vector(...x)) 1 else 1 / ncol(x),coef0 = 0, cost = 1, nu = 0.5, + class.weights = NULL, cachesize = 40, tolerance...pre是一个类别向量。 dim(test[test$Species!...=pre,])[1]/dim(test)[1]#计算错误率 [1] 0.06 我们发现错误率为6% 3.实例操作 #=========================================...,3,4)) #用于存放预测错误数 errors <- matrix(0,3,4) dimnames(errors) <- list(type, kernel)
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