输入变量x,y必须是：numeric vectors of data values，所以当你输入两个表的时候就会报错；...
Error in hist.default(X) : ‘x’ must be numeric Error in if (NA) { : missing value where TRUE/FALSE needed Error in library(“X”) : there is no package called ‘X’ Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, …) : 0 (non-NA) cases Error in lm...
根据我的观察，你从csv中读入的latam.frm中，TotalPop列是字符串类型，你看，比如第一个，40,765，中间还有逗号呢，这应该是一个字符窜，你得先把字符串转换成整数才行。
# 直接计算皮尔逊相关系数会报错 cor(color, price) # Error in cor(color, price) : 'x' must be numeric ``` 解决方法是将字符型或因子型变量转换为数值型变量。这可能需要根据实际情况进行编码。例如,可以将颜色变量转换为数值型变量,例如红色为1,蓝色为2,绿色为3。但这种转换可能会丢失信息,并且需要谨慎...
stop("'x' must be numeric") if (any(is.na(x) != is.na(x[, 1]))) stop("NAs in 'x' must be the same row-wise") nser <- ncol(x) if (demean) { xm <- colMeans(x, na.rm = TRUE) x <- sweep(x, 2L, xm, check.margin = FALSE) ...
be data input must numeric r语言 r语言中numeric 一个很大的矩阵, 320127 行, 8189列,假如用一个全为0的普通矩阵来存储,需要用到9.8Gb cols <- 8189 rows <- 320127 mat <- matrix(data = 0, nrow=320127, ncol = 8189) print(object.size(mat), unit="GB")...
产生报错:rowMeans(new1) : 'x' must be an array of at least two dimensions 把命令改为如下即可解决: new1$mean=apply(as.data.frame(new1),1,mean)new1$mean=rowMeans(new1) 注意,使用行计算平均值时,需要将"matrix"转为"data.frame",不可以直接用data.frame()函数,需要用as.data.frame()函数...
if(!is.numeric(x)){ stop("the input data must be numeric!\n") } # 异常处理,当仅输入一个数据的时候,告知不能计算标准差 if(length(x) == 1){ stop("can not compute sd for one number, a numeric vector required.\n") } ## 初始化一个临时向量,保存循环的结果, ...
E(g)$label=E$flux2plot(g,layout=as.matrix(B[,c("x","y")]),edge.width=E$flux2/200) 实际上,有可能在同一城市的另一篇论文中做同样的事情,这是道路网络的交通拥堵问题。 代码语言:javascript 复制 dim(out[[3]])B1=aame(from=B1[2:61,"V2"],to=B1[2:6as.numeric(as.charactedata_frame...
R 语言中的矩阵计算