R ccf函数生成“；需要有限的'；ylim'；价值观&引用；没有未丢失的参数”；错误消息

我试图计算一系列向量之间的互相关分数

我这样做的准则是：

smusF<-array(ccf(arrMat[[r,1]],arrMat[[h,1]],lag.max=(length(arrMat[[r,1]])+length(arrMat[[h,1]])))[[1]])

我真的很想知道为什么在某些情况下会发生这种情况，而不是在其他情况下，以及我能做些什么来解决它。非常感谢您的帮助

比较时产生此错误消息的两个向量的示例如下

> arrMat[[r,1]]
[1] 0.011688 0.014871 0.015314 0.013446 0.008538 0.006948 0.006514 0.004343
[9] 0.002171 0.000000 0.002196 0.006899 0.012790 0.014289 0.015993 0.015321
[17] 0.016845 0.010438 0.005219 0.003040 0.007235 0.011430 0.009546 0.005351
[25] 0.004531 0.006752 0.011283 0.009062 0.006842 0.002311 0.002311 0.003614
[33] 0.006072 0.008825 0.009742 0.012397 0.013938 0.019788 0.022163 0.025293
[41] 0.022794 0.024204 0.020493 0.017092 0.010652 0.009013 0.007760 0.008768
[49] 0.008235 0.008858 0.005392 0.002696 0.000000 0.000000 0.000869 0.001737
[57] 0.003474 0.003474 0.003474 0.002212 0.009292 0.016371 0.027220 0.023992
[65] 0.023172 0.015995 0.015421 0.010799 0.011676 0.012986 0.017361 0.018033
[73] 0.018508 0.022458 0.027989 0.034674 0.030668 0.024449 0.013905 0.009333
[81] 0.005809 0.005219 0.003441 0.002433 0.001425 0.000950 0.002138 0.003326
[89] 0.004989 0.003326 0.001663 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[97] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[105] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000770 0.001540 0.002311 0.001540 0.000770
[113] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[121] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[129] 0.000000 0.000000 0.000000 0.001188 0.002376 0.004719 0.004687 0.004654
[137] 0.002311 0.001155 0.000000 0.000000 0.000713 0.001425 0.002138 0.001425
[145] 0.000713 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[153] 0.000000 0.000000

和

---

为了将来参考，ccf似乎不喜欢比较非波动向量，例如仅为'1'的向量与仅为'2'的向量，或者在上述示例中，“0”与“0”的重叠

在要求与不同长度的向量进行互相关时，您没有看到任何问题吗？我相信ccf能够比较所有不同重叠位置的向量，即一次在另一个位置上运行一个，在这种情况下，向量长度不会产生任何影响。对于许多其他向量组合，长度也不同，我没有遇到任何问题。不是这样吗？我希望这是BondedDust的解释，但似乎不是。在上述示例中，长度为154的向量与长度为268的向量之间存在误差。然而，长度为154的同一个向量与长度为291的不同向量之间没有错误。我没有问这是否是错误的原因。我希望你会停下来考虑是否发送这样的长度不等的向量会产生一个你能解释的结果。“如果答案来了，你怎么知道该怎么办呢？”邦德杜斯特：哦，我明白了——对不起。其基础是我在我的向量集合（其中33427个）之间创建一个距离矩阵，以便根据它们的相似性绘制树状图。我认为ccf是一种有效的方法。我的计划是：对于每一对向量，我运行上面的代码（作为较长脚本的一部分），然后取最高的值（以smusF为单位）作为两个数组之间的最佳重叠，并将该值输入到我的距离矩阵中。如果这是一堆垃圾，请随时告诉我！

> arrMat[[r,1]]
[1] 0.011688 0.014871 0.015314 0.013446 0.008538 0.006948 0.006514 0.004343
[9] 0.002171 0.000000 0.002196 0.006899 0.012790 0.014289 0.015993 0.015321
[17] 0.016845 0.010438 0.005219 0.003040 0.007235 0.011430 0.009546 0.005351
[25] 0.004531 0.006752 0.011283 0.009062 0.006842 0.002311 0.002311 0.003614
[33] 0.006072 0.008825 0.009742 0.012397 0.013938 0.019788 0.022163 0.025293
[41] 0.022794 0.024204 0.020493 0.017092 0.010652 0.009013 0.007760 0.008768
[49] 0.008235 0.008858 0.005392 0.002696 0.000000 0.000000 0.000869 0.001737
[57] 0.003474 0.003474 0.003474 0.002212 0.009292 0.016371 0.027220 0.023992
[65] 0.023172 0.015995 0.015421 0.010799 0.011676 0.012986 0.017361 0.018033
[73] 0.018508 0.022458 0.027989 0.034674 0.030668 0.024449 0.013905 0.009333
[81] 0.005809 0.005219 0.003441 0.002433 0.001425 0.000950 0.002138 0.003326
[89] 0.004989 0.003326 0.001663 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[97] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[105] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000770 0.001540 0.002311 0.001540 0.000770
[113] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[121] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[129] 0.000000 0.000000 0.000000 0.001188 0.002376 0.004719 0.004687 0.004654
[137] 0.002311 0.001155 0.000000 0.000000 0.000713 0.001425 0.002138 0.001425
[145] 0.000713 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[153] 0.000000 0.000000

> arrMat[[h,1]]
[1] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[9] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[17] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[25] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[33] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[41] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[49] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[57] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[65] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[73] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[81] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[89] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[97] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[105] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[113] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[121] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[129] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[137] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[145] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[153] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[161] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[169] 0.000000 0.000000 0.012729 0.025457 0.045459 0.043641 0.063643 0.089100
[177] 0.125907 0.119074 0.079510 0.040635 0.023581 0.031983 0.034051 0.036118
[185] 0.030912 0.023639 0.016365 0.007273 0.003637 0.007273 0.018184 0.029094
[193] 0.030912 0.025457 0.020002 0.010910 0.005455 0.000000 0.000000 0.000000
[201] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[209] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[217] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[225] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[233] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[241] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[249] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[257] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
[265] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000