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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。

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iLia

総合スコア14

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2019/05/03 06:59

編集2019/05/03 08:18

前提・実現したいこと

数字認識のプログラムを作り始めました。
色々なサイトを参考にしてコードを書いてみたのですが、多くのエラーが出ました。
自分で解決できるところまでは努力したのですが、わからなくなってしまいました。
エラーを解除したいです。
前にも違うコードを書いていて、moduleのエラーが起きました。
色々と調べてみたのですが、moduleの意味がいまいちよくわからなくて、importとfromの違いもよくわかりません。
それについても教えていただけると幸いです

発生している問題・エラーメッセージ

イメージ説明

該当のソースコード

import matplotlib
from matplotlib import pyplot
import numpy as np
from sklearn import datasets
import sklearn.cross_validation as crv

def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))

def softmax(x):
expX = np.exp(x)
return expX / np.sum(expX)

def cross_entropy_error(y,t):
delta = 1e-7
batch_size = y.shape[0]
idx= np.arange(batch_size)
return -np.sum(np.log(y[idx,t]+delta)) / batch_size

def gradient(f,x):
if x.ndim == 1:
return gradient_sub(f,x)
else:
grad = np.zeros_like(x)
for index, xx in enumerate(x):
grad[index] = gradient_sub(f,xx)
return grad

def gradient_sub(f,x):
h = 1e-4
grad = np.zeros_like(x)
for i in range(x,size):
val = x[i]
x[i] = val + h
fx1 = f(x)
x[i] = val - h
fx2 = f(x)
grad[i] = (fx1 - fx2) / (2*h)
x[i] = val
return grad

試したこと

sklearnのインストールを確認しました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

MacBook pro, Pyton, VScode

#補足

grad[]以外は解決しました。
grad[]がどうしてエラーになるのか教えて欲しいです

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can110

2019/05/03 07:17

参考にしたサイトを明記ください。 またサイトに載っているコードは動作したのでしょうか?
iLia

2019/05/03 07:38

x,sizeのところがx.sizeになっていなかったです。 grad[]のところがわかりません... 気づくのが遅くなってすみません
iLia

2019/05/03 08:12

importもなんとかなりました
guest

回答1

0

ベストアンサー

sklearnのバージョンが違うかもしれません。0.20以降はcross_validationは消滅したようです。
import sklearn.cross_validation as crv のところを
from sklearn.model_selection import cross_validate として、関係するところを書き換えてみたらいかがでしょうか。

投稿2019/05/09 03:55

daesaka

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