r - 下标越界 - 一般定义和解决方案？

Question

使用 RI 时经常收到错误消息“下标越界”。例如：

# Load necessary libraries and data
library(igraph)
library(NetData)
data(kracknets, package = "NetData")

# Reduce dataset to nonzero edges
krack_full_nonzero_edges <- subset(krack_full_data_frame, (advice_tie > 0 | friendship_tie > 0 | reports_to_tie > 0))

# convert to graph data farme 
krack_full <- graph.data.frame(krack_full_nonzero_edges) 

# Set vertex attributes
for (i in V(krack_full)) {
    for (j in names(attributes)) {
        krack_full <- set.vertex.attribute(krack_full, j, index=i, attributes[i+1,j])
    }
}

# Calculate reachability for each vertix
reachability <- function(g, m) {
    reach_mat = matrix(nrow = vcount(g), 
                       ncol = vcount(g))
    for (i in 1:vcount(g)) {
        reach_mat[i,] = 0
        this_node_reach <- subcomponent(g, (i - 1), mode = m)

        for (j in 1:(length(this_node_reach))) {
            alter = this_node_reach[j] + 1
            reach_mat[i, alter] = 1
        }
    }
    return(reach_mat)
}

reach_full_in <- reachability(krack_full, 'in')
reach_full_in

这会产生以下错误Error in reach_mat[i, alter] = 1 : subscript out of bounds。

但是，我的问题不是关于这段特定的代码（即使它也有助于解决这个问题），但我的问题更笼统：

下标越界错误的定义是什么？是什么原因造成的？
有没有解决这种错误的通用方法？

score 107 · Accepted Answer

这是因为您尝试访问超出其边界的数组。

我将向您展示如何调试此类错误。

我设置options(error=recover)

我跑reach_full_in <- reachability(krack_full, 'in') 我得到：

reach_full_in <- reachability(krack_full, 'in')
Error in reach_mat[i, alter] = 1 : subscript out of bounds
Enter a frame number, or 0 to exit   
1: reachability(krack_full, "in")

我输入 1 我得到
```
 Called from: top level 
```

我键入ls()以查看我当前的变量

  1] "*tmp*"           "alter"           "g"               
     "i"               "j"                     "m"              
    "reach_mat"       "this_node_reach"

现在，我将看到变量的维度：

Browse[1]> i
[1] 1
Browse[1]> j
[1] 21
Browse[1]> alter
[1] 22
Browse[1]> dim(reach_mat)
[1] 21 21

您会看到 alter 超出范围。22 > 21 。在行中：

  reach_mat[i, alter] = 1

为避免此类错误，我个人这样做：

尝试使用applyxx函数。他们比for
我使用seq_along而不是1:n(1:0)
如果可以避免mat[i,j]索引访问，请尝试考虑向量化解决方案。

编辑矢量化解决方案

例如，在这里我看到您没有使用set.vertex.attribute矢量化的事实。

您可以更换：

# Set vertex attributes
for (i in V(krack_full)) {
    for (j in names(attributes)) {
        krack_full <- set.vertex.attribute(krack_full, j, index=i, attributes[i+1,j])
    }
}

这样：

##  set.vertex.attribute is vectorized!
##  no need to loop over vertex!
for (attr in names(attributes))
      krack_full <<- set.vertex.attribute(krack_full, 
                                             attr, value = attributes[,attr])

score 4 · Accepted Answer

仅对上述响应的补充：在这种情况下，您可能正在调用一个对象，由于某种原因，该对象对您的查询不可用。例如，您可以按行名或列名进行子集化，当您请求的行或列不再是数据矩阵或数据框的一部分时，您将收到此错误消息。解决方案：作为上述响应的简短版本：您需要找到最后一个工作行名或列名，并且下一个调用的对象应该是找不到的对象。如果您运行像“foreach”这样的并行代码，那么您需要将代码转换为 for 循环以便能够对其进行故障排除。

score 4 · Accepted Answer

如果这对任何人都有帮助，我在使用 purr::map() 和我编写的函数时遇到了这个问题，它是这样的：

find_nearby_shops <- function(base_account) {
   states_table %>% 
        filter(state == base_account$state) %>% 
        left_join(target_locations, by = c('border_states' = 'state')) %>% 
        mutate(x_latitude = base_account$latitude,
               x_longitude = base_account$longitude) %>% 
        mutate(dist_miles = geosphere::distHaversine(p1 = cbind(longitude, latitude), 
                                                     p2 = cbind(x_longitude, x_latitude))/1609.344)
}

nearby_shop_numbers <- base_locations %>% 
    split(f = base_locations$id) %>% 
    purrr::map_df(find_nearby_shops)

有时我会在样品中遇到此错误，但大多数时候我不会。问题的根源是 base_locations 表 (PR) 中的某些状态在 states_table 中不存在，所以基本上我已经过滤掉了所有内容，并传递了一个空表来进行变异。 这个故事的寓意是您可能遇到数据问题而不是（只是）代码问题（因此您可能需要清理数据。）

感谢以上 agstudy 和 zx8754 对调试的帮助。

score 3 · Accepted Answer

它只是意味着alter > ncol( reach_mat )or i > nrow( reach_mat )，换句话说，您的索引超出了数组边界（i 大于行数，或者 alter 大于列数）。

只需运行上述测试即可查看发生了什么以及何时发生。

score 2 · Accepted Answer

我有时会遇到同样的问题。我只能回答你的第二个问题，因为我在 R 方面不像其他语言那样专家。我发现标准for循环有一些意想不到的结果。说x = 0

for (i in 1:x) {
  print(i)
}

输出是

[1] 1
[1] 0

而对于 python，例如

for i in range(x):
  print i

什么也没做。没有进入循环。

我预计如果x = 0在 R 中，将不会进入循环。但是，1:0是一个有效的数字范围。if除了有一个包装for循环的语句外，我还没有找到一个好的解决方法

score 1 · Accepted Answer

这来自斯坦福的 sna 免费教程，它指出......

# Reachability can only be computed on one vertex at a time. To # get graph-wide statistics, change the value of "vertex" # manually or write a for loop. (Remember that, unlike R objects, # igraph objects are numbered from 0.)

好的，所以当使用 igraph 时，第一个滚动/列是 0 而不是 1，但矩阵从 1 开始，因此对于 igraph 下的任何计算，您都需要 x-1，如图所示

this_node_reach <- subcomponent(g, (i - 1), mode = m)

但是对于alter计算，这里有一个错字

alter = this_node_reach[j] + 1

删除+1，它会正常工作

score 1 · Accepted Answer

它对我的作用是回到代码中并检查错误或不确定的变化，并专注于需要拥有而不是美好拥有。

r - 下标越界 - 一般定义和解决方案？

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