搁での迟谤测関数によるエラー処理
Download as pptx, pdf0 likes8,050 views
蹿辞谤ループ内でエラーが起きると処理が异常终了しますが、迟谤测関数の利用により最后まで処理を続行することができます。
![何が起きるのか確認してみましょう
これは正常終了するコードの例です
rm(list=ls(all=TRUE)) # ワークスペースのクリア
data(iris) # 組み込みのあやめデータ呼出し
aa <- as.matrix(iris[,1:4]) # 量的変数だけ行列属性に変換してaaへ
# 品種を示す第5変数の内容別にデータフレームを作成
dat1 <- aa[which(iris[,5]=="setosa"),]
dat2 <- aa[which(iris[,5]=="versicolor"),]
dat3 <- aa[which(iris[,5]=="virginica"),]
listD <- ls(pattern="d") # ワークスペース内のdで始まる変数名を取得
listD # 中身表示
# listDの数だけループをさせて、dat1～3の共分散行列を表示させる
for (i in 1: length(listD)) {
x <- get(listD[i])
cv <- cov(x) # データの共分散行列を算出
print(solve(cv)) # 共分散行列の逆行列を画面表示
}](https://image.slidesharecdn.com/rtry-150301055021-conversion-gate02/85/R-try-3-320.jpg)
![逆行列計算がabortするとき
先の例では、共分散行列は全て正則なので、
逆行列の計算は正常終了します。
続けて、以下のコードにより、dat2の逆行
列が計算できなくなるよう、特定の行の要素
だけ有効桁数を超える小さな数に変更してみ
ます。
cv <- cov(dat2)
cv[1,] <- cv[1,] / 10**16
solve(cv) # ここでエラーが起きる
> cv <- cov(dat2)
> cv[1,] <- cv[1,] / 10**16
> solve(cv)# エラーが起きる。
以下にエラー solve.default(cv) :
システムは数値的に特異です：条件数の逆数 = 1.4947e-17
追
加
コ
ー
ド
コ
ン
ソ
ー
ル
出
力
forループ内
でこれが起き
ると、その時
点で処理が終
了します。
複数データ
をforで回し
ていれば、後
ろのデータは
未処理のまま。](https://image.slidesharecdn.com/rtry-150301055021-conversion-gate02/85/R-try-4-320.jpg)
![エラーが起きても後のデータを処理
して欲しいのですが???
そんなあなたにtry関数!
cv <- cov(dat1)
cv[1,] <- cv[1,] / 10**16
XX <- try(solve(cv)) # ここでtry関数を使う
XX # XXにエラーメッセージが入ることに注意!
> cv <- cov(dat1)
> cv[1,] <- cv[1,] / 10**16
> XX <- try(solve(cv))# ここでtry関数を使う
Error in solve.default(cv) :
システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 1.4947e-17
> XX# XXにエラーメッセージが入ることに注意!
[1] "Error in solve.default(cv) : n システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 1.4947e-17 n"
attr(,"class")
[1] "try-error"
attr(,"condition")
<simpleError in solve.default(cv): システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 1.4947e-17
>
追
加
コ
ー
ド
コ
ン
ソ
ー
ル
出
力
エラーが起
きてもルー
プの途中で
異常終了は
せず、後ろ
の処理が続
行されます](https://image.slidesharecdn.com/rtry-150301055021-conversion-gate02/85/R-try-5-320.jpg)
![実際に試してみましょう
結果の出力は次のスライドへ
# 数値をいじるために一旦共分散行列を変数cv1に格納する
cv1 <- array(NA, c(4,4,3))
for (i in 1: length(listD)) {
x <- get(listD[i])
cv1[,,i] <- cov(x) # 配列cv1に保存
}
cv1[1,,2] <- cv[1,,2] / 10**16 # 二つ目の共分散行列の要素1つを小さく
# try関数なしの場合
for (i in 1: length(listD)) {
print(solve(cv1[,,i])) # 共分散行列の逆行列を画面表示
}
# try関数を使う場合
for (i in 1: length(listD)) {
print(try(solve(cv1[,,i]))) # 共分散行列の逆行列を画面表示
}
追
加
コ
ー
ド](https://image.slidesharecdn.com/rtry-150301055021-conversion-gate02/85/R-try-6-320.jpg)
![結果のコンソール出力
> # try関数なしの場合
> for (i in 1: length(listD)) {
+ print(solve(cv1[,,i]))# 共分散行列の逆行列を画面
表示
+ }
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 18.943439 -12.404826 -4.500207 -4.776127
[2,] -12.404826 15.570540 1.111079 -2.104098
[3,] -4.500207 1.111079 38.776204 -17.935035
[4,] -4.776127 -2.104098 -17.935035 106.045906
以下にエラー solve.default(cv1[, , i]) :
システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 0
>
> # try関数を使う場合
> for (i in 1: length(listD)) {
+ print(try(solve(cv1[,,i])))# 共分散行列の逆行列を
画面表示
+ }
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 18.943439 -12.404826 -4.500207 -4.776127
[2,] -12.404826 15.570540 1.111079 -2.104098
[3,] -4.500207 1.111079 38.776204 -17.935035
[4,] -4.776127 -2.104098 -17.935035 106.045906
Error in solve.default(cv1[, , i]) :
システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 0
[1] "Error in solve.default(cv1[, , i]) : n システムは数
値的に特異です: 条件数の逆数 = 0 n"
attr(,"class")
[1] "try-error"
attr(,"condition")
<simpleError in solve.default(cv1[, , i]): システムは数
値的に特異です: 条件数の逆数 = 0 >
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 10.533867 -3.479726 -9.960146 1.788152
[2,] -3.479726 15.875442 1.102689 -8.472851
[3,] -9.960146 1.102689 13.405821 -2.890918
[4,] 1.788152 -8.472851 -2.890918 19.314050
>
try関数で問題の起きる処
理をくるむと、i=2でエ
ラーが起きても、i=3での
逆行列が計算されます](https://image.slidesharecdn.com/rtry-150301055021-conversion-gate02/85/R-try-7-320.jpg)
搁での迟谤测関数によるエラー処理
- 3. 何が起きるのか確認してみましょう これは正常終了するコードの例です rm(list=ls(all=TRUE)) # ワークスペースのクリア data(iris) # 組み込みのあやめデータ呼出し aa <- as.matrix(iris[,1:4]) # 量的変数だけ行列属性に変換してaaへ # 品種を示す第5変数の内容別にデータフレームを作成 dat1 <- aa[which(iris[,5]=="setosa"),] dat2 <- aa[which(iris[,5]=="versicolor"),] dat3 <- aa[which(iris[,5]=="virginica"),] listD <- ls(pattern="d") # ワークスペース内のdで始まる変数名を取得 listD # 中身表示 # listDの数だけループをさせて、dat1～3の共分散行列を表示させる for (i in 1: length(listD)) { x <- get(listD[i]) cv <- cov(x) # データの共分散行列を算出 print(solve(cv)) # 共分散行列の逆行列を画面表示 }
- 4. 逆行列計算がabortするとき 先の例では、共分散行列は全て正則なので、 逆行列の計算は正常終了します。 続けて、以下のコードにより、dat2の逆行 列が計算できなくなるよう、特定の行の要素 だけ有効桁数を超える小さな数に変更してみ ます。 cv <- cov(dat2) cv[1,] <- cv[1,] / 10**16 solve(cv) # ここでエラーが起きる > cv <- cov(dat2) > cv[1,] <- cv[1,] / 10**16 > solve(cv)# エラーが起きる。 以下にエラー solve.default(cv) : システムは数値的に特異です：条件数の逆数 = 1.4947e-17 追 加 コ ー ド コ ン ソ ー ル 出 力 forループ内 でこれが起き ると、その時 点で処理が終 了します。 複数データ をforで回し ていれば、後 ろのデータは 未処理のまま。
- 5. エラーが起きても後のデータを処理 して欲しいのですが??? そんなあなたにtry関数! cv <- cov(dat1) cv[1,] <- cv[1,] / 10**16 XX <- try(solve(cv)) # ここでtry関数を使う XX # XXにエラーメッセージが入ることに注意! > cv <- cov(dat1) > cv[1,] <- cv[1,] / 10**16 > XX <- try(solve(cv))# ここでtry関数を使う Error in solve.default(cv) : システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 1.4947e-17 > XX# XXにエラーメッセージが入ることに注意! [1] "Error in solve.default(cv) : n システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 1.4947e-17 n" attr(,"class") [1] "try-error" attr(,"condition") <simpleError in solve.default(cv): システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 1.4947e-17 > 追 加 コ ー ド コ ン ソ ー ル 出 力 エラーが起 きてもルー プの途中で 異常終了は せず、後ろ の処理が続 行されます
- 6. 実際に試してみましょう 結果の出力は次のスライドへ # 数値をいじるために一旦共分散行列を変数cv1に格納する cv1 <- array(NA, c(4,4,3)) for (i in 1: length(listD)) { x <- get(listD[i]) cv1[,,i] <- cov(x) # 配列cv1に保存 } cv1[1,,2] <- cv[1,,2] / 10**16 # 二つ目の共分散行列の要素1つを小さく # try関数なしの場合 for (i in 1: length(listD)) { print(solve(cv1[,,i])) # 共分散行列の逆行列を画面表示 } # try関数を使う場合 for (i in 1: length(listD)) { print(try(solve(cv1[,,i]))) # 共分散行列の逆行列を画面表示 } 追 加 コ ー ド
- 7. 結果のコンソール出力 > # try関数なしの場合 > for (i in 1: length(listD)) { + print(solve(cv1[,,i]))# 共分散行列の逆行列を画面 表示 + } [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 18.943439 -12.404826 -4.500207 -4.776127 [2,] -12.404826 15.570540 1.111079 -2.104098 [3,] -4.500207 1.111079 38.776204 -17.935035 [4,] -4.776127 -2.104098 -17.935035 106.045906 以下にエラー solve.default(cv1[, , i]) : システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 0 > > # try関数を使う場合 > for (i in 1: length(listD)) { + print(try(solve(cv1[,,i])))# 共分散行列の逆行列を 画面表示 + } [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 18.943439 -12.404826 -4.500207 -4.776127 [2,] -12.404826 15.570540 1.111079 -2.104098 [3,] -4.500207 1.111079 38.776204 -17.935035 [4,] -4.776127 -2.104098 -17.935035 106.045906 Error in solve.default(cv1[, , i]) : システムは数値的に特異です: 条件数の逆数 = 0 [1] "Error in solve.default(cv1[, , i]) : n システムは数 値的に特異です: 条件数の逆数 = 0 n" attr(,"class") [1] "try-error" attr(,"condition") <simpleError in solve.default(cv1[, , i]): システムは数 値的に特異です: 条件数の逆数 = 0 > [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 10.533867 -3.479726 -9.960146 1.788152 [2,] -3.479726 15.875442 1.102689 -8.472851 [3,] -9.960146 1.102689 13.405821 -2.890918 [4,] 1.788152 -8.472851 -2.890918 19.314050 > try関数で問題の起きる処 理をくるむと、i=2でエ ラーが起きても、i=3での 逆行列が計算されます
- 8. おわり 8