solve.default（）中出错：参数；a「；缺少，没有默认值 makeCacheMatrix

当您调用

x$setinverse（invm）

时，您正在传入一个

matrix

对象。但是在函数

setinverse

中，使用

solve（）

将其一个参数作为函数调用。不幸的是，当

solve

在该点引用最初作为

invm

传递的对象时，R足够聪明，知道

solve（）

要使用函数，因此引用的是

base:：solve

，而不是您的矩阵。如果运行

base:：solve（）。所以你的问题是你的
setinverse
是错误的

如果您改为指定
setinverse，它会工作！非常感谢你！
我仍然不明白为什么mean（）函数不需要这个规范，仍然可以引用一个对象。最初代码是这样的：

> test <- matrix(rnorm(16, 3), 4, 4)
> test
         [,1]     [,2]      [,3]     [,4]
[1,] 2.654912 4.085775 3.1288214 5.059539
[2,] 3.252612 3.403775 0.9990708 1.623138
[3,] 1.705998 3.586488 3.3337772 1.849144
[4,] 2.040830 4.815228 4.1713251 2.294179
> test2 <- makeCacheMatrix(test)
> cacheSolve(test2)
 Error in solve.default() : argument "a" is missing, with no default 

这不是答案，阿里诺。之所以这样做（
mean
指的是对象而不是函数），是因为这里使用的是
mean
而不是
mean（）
，就像在另一个示例中一样。根据你在这里的评论，我的答案似乎真的应该是
setinverse。请删除这个答案。我真的不知道如何删除它。我只能在我的帖子上看到“删除”选项：/BTW。有没有办法直接与您联系？我想问一些关于我自己用这段代码做的实验的问题，我真的不想用它来阻塞这条线索。
cacheSolve <- function(x, ...) {
  invm <- x$getinverse()
  if(!is.null(invm)) {
    message("getting cached matrix")
    return(invm)
  }
  unit <- x$get()
  invm <- solve(unit, ...)
  x$setinverse(invm)
  invm
}


> test <- matrix(rnorm(16, 3), 4, 4)
> test
         [,1]     [,2]      [,3]     [,4]
[1,] 2.654912 4.085775 3.1288214 5.059539
[2,] 3.252612 3.403775 0.9990708 1.623138
[3,] 1.705998 3.586488 3.3337772 1.849144
[4,] 2.040830 4.815228 4.1713251 2.294179
> test2 <- makeCacheMatrix(test)
> cacheSolve(test2)
 Error in solve.default() : argument "a" is missing, with no default 

makeVector <- function(x = numeric()) {
        m <- NULL
        set <- function(y) {
                x <<- y
                m <<- NULL
        }
        get <- function() x
        setmean <- function(mean) m <<- mean
        getmean <- function() m
        list(set = set, get = get,
             setmean = setmean,
             getmean = getmean)
}

cachemean <- function(x, ...) {
        m <- x$getmean()
        if(!is.null(m)) {
                message("getting cached data")
                return(m)
        }
        data <- x$get()
        m <- mean(data, ...)
        x$setmean(m)
        m
}