我制作了一个小模拟器来教授随机性下的人口动态基础知识。对于里克方程式，这是一个简单的方法。它可以在linux上运行，但是在其他环境（macos，win）下运行时出现严重错误。
所以，我想知道我最好的选择是调试此错误：
<simpleError in is.list(x): object of type 'closure' is not subsettable>
这是代码。我怀疑在R中的绘图库上有任何提示吗？
# Ejercicio para ensenar curvas de crecimiento poblacional
# _author_ = horacio.samaniego@gmail.com
# _date_ = August 2018
# Check whether required packages are installed
list.of.packages <- c("manipulateWidget", "plotly")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)
# librerias requeridas
library(manipulateWidget)
library(plotly)
# Simulador
crecLogistico <- function(t=80,r=1,n0=10,K=60,d=0){
# Simulacion de crecimiento poblacional con tasa de crecimiento (r) variable
# que simula variabilidad (estocasticidad ambiental)
# t, numero de generaciones a simular
# r, tasa intrinsica de crecimiento
# n0, abundancia inicial
# K, capacidad de carga
# d, estocasticidad
N <- matrix(n0,ncol=t,nrow=1) # vector con tamano poblacional (abundancia) inicial
R <- matrix(NA,ncol=t,nrow=1) # vector con tasas de crecimiento
for(i in 1:t) {
if(d>0) R[i] <- rnorm(1,mean=r,sd=d) else R[i] <- r
# N[i+1] <- N[i]+N[i]*R[i]*(1-N[i]/K) # Logistica
N[i+1] <- N[i]*exp(R[i]*(1 - N[i]/K)) # Ricker
}
res <- matrix(c(1:t,N[-(t+1)],R),ncol=3)
res <- as.data.frame(res)
names(res) <- c("t","Abundancia","r")
return(res)
}
## Plot de Crecimiento Logistico
if ( require(plotly) ) {
manipulateWidget({
# Modela abundancias
res = crecLogistico(n0=n0,t=t,r=r,K=K,d=d)
# Colecta informacion para construir mapa logistico
mapa = data.frame("N_1"=res$Abundancia[-t],"N_0"=res$Abundancia[-1])
combineWidgets( # crea ventanas donde plotear (proporcion 3:1). Una grande a la izq y otra con 2 lineas a la dcha (1:1)
ncol = 2,colsize=c(3,1),
# Evolucion temporal de poblacion
p = plot_ly(res[rango[1]:rango[2],],x=~t,y=~Abundancia,type="scatter",
mode="lines+markers",line=~r,color=~r), # %>%
# agrega linea para remarcar abundancia = 0
add_segments(p, x = rango[1], xend = rango[2], y = 0, yend = 0,mode="lines") %>%
# muestra escocasticidad a cada tiempo segun color
colorbar(title="Tasa de Crecimiento") %>%
layout(title="Crecimiento Logistico",showlegend = FALSE,yaxis=list(zerolinecolor=toRGB("red"))),
combineWidgets(
ncol = 1,
# histograma de estocasticidad a lo largo de todo el tiempo
plot_ly(res,x=~r,type="histogram") %>%
layout(title="Tasa de Crecimiento"),
# mapa logistico, muestra estados estacionarios en primer orden, de t-a a t
plot_ly(mapa,x=~N_1,y=~N_0,type="scatter",mode="markers") %>%
add_segments(x=0,xend=max(res$Abundancia),y=0,yend=max(res$Abundancia)) %>%
layout(title="Mapa Logistico", xaxis = list(title = "abundancia (t)"),
yaxis = list(title="abundancia (t-1)"))
)
)
},
n0 = mwNumeric(100, min = 2, step = 1 , label = "Poblacion Inicial"),
t = mwNumeric(100, min = 2, step = 1 , label = "Generaciones (t)"),
r = mwNumeric(0.9, min = -4, step = 0.05 , label = "Tasa de Crecimiento (r)"),
K = mwNumeric(60, min = 5, step = 2, label = "Capacidad de Carga"),
d = mwNumeric(0.05, min = 0, step = 0.05 ,label = "Estocasticidad"),
rango = mwSlider(0, t, c(1, t),label="Generaciones a Visualizar")
)
}
将报告...非常感谢！
答案 0 :(得分：0)
好，我遇到了问题...问题是Linux的R（或rstudio）中的plotly对plot_ly中的“ line”标志不太挑剔，这是macOS严格执行的。
很遗憾，我没有经过调试代码的培训，也无法使用此处提到的标准工具来诊断出这一点（尽管会学到！）
将行重铸为此：
plot_ly(res[rango[1]:rango[2],],x=~t,y=~Abundancia,type="scatter", mode="lines+markers",color=~r) %>%
完成了所有的花招。
谢谢
为防万一，我将在此处复制方程式浏览器
# Ejercicio para ensenar curvas de crecimiento poblacional
# _author_ = horacio.samaniego@gmail.com
# _date_ = August 2018
# Check whether required packages are installed
list.of.packages <- c("manipulateWidget", "plotly")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)
# librerias requeridas
library(manipulateWidget)
library(plotly)
# Simulador
crecLogistico <- function(t=80,r=1,n0=10,K=60,d=0){
# Simulacion de crecimiento poblacional con tasa de crecimiento (r) variable
# que simula variabilidad (estocasticidad ambiental)
# t, numero de generaciones a simular
# r, tasa intrinsica de crecimiento
# n0, abundancia inicial
# K, capacidad de carga
# d, estocasticidad
N <- matrix(n0,ncol=t,nrow=1) # vector con tamano poblaciona (abundancia) inicial
R <- matrix(NA,ncol=t,nrow=1) # vector con tasas de crecimiento
for(i in 1:t) {
if(d>0) R[i] <- rnorm(1,mean=r,sd=d) else R[i] <- r # adds stochasticity
# N[i+1] <- N[i]+N[i]*R[i]*(1-N[i]/K) # Logistica
N[i+1] <- N[i]*exp(R[i]*(1 - N[i]/K)) # Ricker
}
res <- matrix(c(1:t,N[-(t+1)],R),ncol=3)
res <- as.data.frame(res)
names(res) <- c("t","Abundancia","r")
return(res)
}
## Plot de Crecimiento Logistico
if ( require(plotly) ) {
manipulateWidget({
# Modela abundancias
res = crecLogistico(n0=n0,t=t,r=r,K=K,d=d)
# Colecta informacion para construir mapa logistico
mapa = data.frame("N_1"=res$Abundancia[-t],"N_0"=res$Abundancia[-1])
combineWidgets( # crea ventanas donde plotear (proporcion 3:1). Una grande a la izq y otra con 2 lineas a la dcha (1:1)
ncol = 2,colsize=c(3,1),
# Evolucion temporal de poblacion
plot_ly(res[rango[1]:rango[2],],x=~t,y=~Abundancia,type="scatter", mode="lines+markers",color=~r) %>%
# # muestra escocasticidad a cada tiempo segun color
colorbar(title="Tasa de Crecimiento") %>%
layout(title="Crecimiento Logistico",showlegend = FALSE,yaxis=list(zerolinecolor=toRGB("red"))),
combineWidgets(
ncol = 1,
# histograma de estocasticidad a lo largo de todo el tiempo
plot_ly(res,x=~r,type="histogram") %>%
layout(title="Tasa de Crecimiento"),
# mapa logistico, muestra estados estacionarios en primer orden, de t-a a t
plot_ly(mapa,x=~N_1,y=~N_0,type="scatter",mode="markers") %>%
add_segments(x=0,xend=max(res[[2]]),y=0,yend=max(res[[2]])) %>%
layout(title="Mapa Logistico", xaxis = list(title = "abundancia (t)"),
yaxis = list(title="abundancia (t-1)"),showlegend = FALSE)
)
)
},
n0 = mwNumeric(100, min = 2, step = 1 , label = "Poblacion Inicial"),
t = mwNumeric(100, min = 2, step = 1 , label = "Generaciones (t)"),
r = mwNumeric(0.9, min = -4, step = 0.05 , label = "Tasa de Crecimiento (r)"),
K = mwNumeric(60, min = 5, step = 2, label = "Capacidad de Carga"),
d = mwNumeric(0.05, min = 0, step = 0.05 ,label = "Estocasticidad"),
rango = mwSlider(0, t, c(1, t),label="Generaciones a Visualizar")
)
}