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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

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Cannot cast ufunc subtract output from・・・というエラーが出て困っています

50002

総合スコア7

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/07/21 09:06

前提・実現したいこと

pythonで勾配法を試しています。

下のコードの「gradient_descent(function_2,init_x=init_x,lr=0.1,step_num=100)」
という部分を入力した際、以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 7, in gradient_descent TypeError: Cannot cast ufunc subtract output from dtype('float64') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'

該当のソースコード

python

1def function_2(x): 2 return x[0]**2 + x[1]**2 3def numerical_gradient(f,x): 4 h = 1e-4 5 grad = np.zeros_like(x) 6 7 for idx in range(x.size): 8 tmp_val = x[idx] 9 x[idx] = tmp_val + h 10 fxh1 = f(x) 11 12 x[idx] = tmp_val - h 13 fxh2 = f(x) 14 15 grad[idx] = (fxh1 - fxh2) / (2*h) 16 x[idx] = tmp_val 17 18 return grad 19 20 21def gradient_descent(f, init_x, lr=0.01, step_num=100): 22 x = init_x 23 24 for i in range(step_num): 25 grad = numerical_gradient(f, x) 26 x -= lr * grad 27 return x 28 29init_x = np.array([-3,4]) 30 31gradient_descent(function_2,init_x=init_x,lr=0.1,step_num=100)

試したこと

「Cannot cast ufunc ・・・」で検索してみましたが日本語のページがなく情報を得られませんでした
どなたかご教示いただけませんでしょうか

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回答1

0

変数 x に格納されているデータ型が整数型だからでしょう。
同様のエラーはこんなふうに再現できます。

Python

1>>> arr = np.array([1, 2]) 2>>> arr -= np.array([1.0, 2.0]) 3Traceback (most recent call last): 4 File "<stdin>", line 1, in <module> 5TypeError: Cannot cast ufunc subtract output from dtype('float64') to dtype('int32') with casting rule 'same_kind'

解決するためには、xに格納するデータ型を明示的に決めれば良いです。

Python

1init_x = np.array([-3, 4], dtype=np.float)

投稿2018/07/21 09:17

LouiS0616

総合スコア35658

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50002

2018/07/22 02:40

うまくいきました! intかfloatかを明示することが大事なんですね、 勉強になりました、わかりやすいご回答ありがとうございます!
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