下标超出界限-一般定义和解决方案？

Question

在使用R时，我经常收到错误消息“下标超出界限”。For example

# 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

这将生成以下错误Error in reach_mat[i, alter] = 1 : subscript out of bounds。

然而，我的问题并不是关于这段特定的代码(尽管解决这个问题也会有帮助)，但我的问题更笼统：

• 下标错误的定义是什么？是什么原因？
• 有什么通用的方法来处理这种错误吗？

Answer 1

这是因为您试图访问超出其边界的数组。

我将向您展示如何调试这些错误。

1. 我设置了options(error=recover)
2. 我运行reach_full_in <- reachability(krack_full, 'in')我得到： reach_full_in <-可达性(krack_full，' in ')错误在reach_mati中，alter = 1:下标超出界限输入一个帧号，或0退出1:可达性(krack_full，"in")
3. 我输入1，我得到 呼叫自:最高层
4. 输入ls()以查看当前变量 1] "*tmp*“”更改"g“i”"j“"m”"reach_mat“"this_node_reach”

现在，我将看到我的变量的维度：

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

你看，那个圣坛是越界的。22 > 21。在队伍中：

  reach_mat[i, alter] = 1

为了避免这样的错误，我个人这样做：

• 尝试使用applyxx函数。他们比for更安全
• 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，请尝试在向量化解决方案中进行思考。

编辑矢量化解决方案

例如，我在这里看到，您没有使用set.vertex.attribute是向量化的事实。

你可以替换：

# 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])
    }
}

通过这一点：

##  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])

Answer 2

它仅仅意味着alter > ncol( reach_mat )或i > nrow( reach_mat )，换句话说，您的索引超过了数组边界(i大于行数，或者alter大于列数)。

只需运行上面的测试，看看发生了什么和什么时候。

Answer 3

只添加了上述响应:在这种情况下，有一种可能是您正在调用一个对象，但由于某种原因，您的查询无法使用该对象。例如，您可以按行名或列名子集，当所请求的行或列不再是数据矩阵或数据帧的一部分时，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称或列名，下一个被调用的对象应该是找不到的对象。如果您运行类似于"foreach“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。