なぜかプログラムが動きません．．

Question

#必要なライブラリ，モジュールのインポートーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
import random
import random
import numpy

from deap import algorithms
from deap import base
from deap import creator
from deap import tools
#適応度の定義ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
#個体の定義ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
"""元々遺伝子を保存している個体listに，適応度fitnessというメンバ変数を追加してIndividualクラスを作成"""
creator.create("Individual", numpy.ndarray, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
#１，個体の取りうる値の範囲ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

n_gene = 100    #個体内の遺伝子の個数
min_ind = numpy.ones(n_gene) * -1.0     #取りうる範囲のmax
max_ind = numpy.ones(n_gene) *  1.0     #min

#個体を生成する関数の定義ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
def create_ind_uniform(min_ind, max_ind):
    ind = []
    for min, max in zip(min_ind, max_ind):
        ind.append(random.uniform(min, max))
    return ind

#遺伝子，固体，世代を設定する関数の作成ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
toolbox.register("create_ind", create_ind_uniform, min_ind, max_ind)
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.create_ind)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

#２，目的関数の設定ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
def evalOneMax(individual):
    return sum(individual)

#交叉関数の再定義ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
def cxTwoPointCopy(ind1, ind2):
    size = len(ind1)
    cxpoint1 = random.randint(1, size)
    cxpoint2 = random.randint(1, size - 1)
    if cxpoint2 >= cxpoint1:
        cxpoint2 += 1
    else: # Swap the two cx points
        cxpoint1, cxpoint2 = cxpoint2, cxpoint1

    ind1[cxpoint1:cxpoint2], ind2[cxpoint1:cxpoint2] = ind2[cxpoint1:cxpoint2].copy(), ind1[cxpoint1:cxpoint2].copy()

    return ind1, ind2
#突然変異関数の再定義ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
def mutUniformDbl(individual, min_ind, max_ind, indpb):
    size = len(individual)
    for i, min, max  in zip(xrange(size), min_ind, max_ind):
        if random.random() < indpb:
            individual[i] = random.uniform(min, max)
    return individual,

#目的関数，交叉，突然変異，選択を求める関数を読み替えるーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
toolbox.register("evaluate", evalOneMax)
toolbox.register("mate", cxTwoPointCopy)
toolbox.register("mutate", mutUniformDbl, min_ind=min_ind, max_ind=max_ind, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

#３，メイン関数ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
def main():
    random.seed(64)
    
    pop = toolbox.population(n=300)
    
    hof = tools.HallOfFame(1, similar=numpy.array_equal)
    
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register("avg", numpy.mean)
    stats.register("std", numpy.std)
    stats.register("min", numpy.min)
    stats.register("max", numpy.max)
    
    algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=40, stats=stats,halloffame=hof)

    return pop, stats, hof

#ここがおかしい？？
if __name__ == "__main__":
    main()

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
C:\Users\hashimoto\Anaconda3\lib\site-packages\deap\base.py in setValues(self, values)
    184         try:
--> 185             self.wvalues = tuple(map(mul, values, self.weights))
    186         except TypeError:

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

During handling of the above exception, another exception occurred:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-b85bc257b291> in <module>
     92 
     93 if __name__ == "__main__":
---> 94     main()

<ipython-input-1-b85bc257b291> in main()
     87     stats.register("max", numpy.max)
     88 
---> 89     algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=1000, stats=stats,halloffame=hof)
     90 
     91     return pop, stats, hof

C:\Users\hashimoto\Anaconda3\lib\site-packages\deap\algorithms.py in eaSimple(population, toolbox, cxpb, mutpb, ngen, stats, halloffame, verbose)
    150     fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
    151     for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
--> 152         ind.fitness.values = fit
    153 
    154     if halloffame is not None:

C:\Users\hashimoto\Anaconda3\lib\site-packages\deap\base.py in setValues(self, values)
    191                               "fitness with weights %s."
    192                               % (self.__class__, values, type(values),
--> 193                                  self.weights)).with_traceback(traceback)
    194 
    195     def delValues(self):

C:\Users\hashimoto\Anaconda3\lib\site-packages\deap\base.py in setValues(self, values)
    183     def setValues(self, values):
    184         try:
--> 185             self.wvalues = tuple(map(mul, values, self.weights))
    186         except TypeError:
    187             _, _, traceback = sys.exc_info()

TypeError: Both weights and assigned values must be a sequence of numbers when assigning to values of <class 'deap.creator.FitnessMax'>. Currently assigning value(s) -1.3549805685970155 of <class 'numpy.float64'> to a fitness with weights (1.0,).

長文失礼します．プログラムが何故か動きません．おそらく最後の二行に問題があると思うのですがどなたか助けていただけないでしょうか．

Comments

[y_waiwai]

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

[yutaroooooo]

アドバイスありがとうございます．
すぐに編集します！！

[y_waiwai]

おお、すばらしい
ありがとうございます

あと、エラー・メッセージはでてきた全文を提示しただければよろしいかと

[yutaroooooo]

何度も申し訳ございません．．
すぐに編集します！！

Answer 1

主なエラーは下記の２点です。

1. TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

During handling of the above exception, another exception occurred:

訳:TypeError： 'numpy.float64'オブジェクトは反復可能ではありません。上記の例外の処理中に、別の例外が発生しました。

1. TypeError: Both weights and assigned values must be a sequence of numbers when assigning to values of <class 'deap.creator.FitnessMax'>. Currently assigning value(s) -1.3549805685970155 of <class 'numpy.float64'> to a fitness with weights (1.0,).

訳:TypeError：<class 'deap.creator.FitnessMax'>の値に割り当てる場合、重みと割り当てられた値の両方が数字のシーケンスでなければなりません。 現在、<class 'numpy.float64'>の値-1.3549805685970155を重み（1.0、）のフィットネスに割り当てています。

n_gene = 100    #個体内の遺伝子の個数
min_ind = numpy.ones(n_gene) * -1.0     #取りうる範囲のmax
max_ind = numpy.ones(n_gene) *  1.0     #min

多文原因はここでしょう。
numpy.onesで返される値は、この場合、100個配列なので*-1.0をしようとしてダメだと言われているのではないでしょうか？
格好悪いと思いますが、for文回した方が確実だと思います。

そしてこれは、あまり関係ない答えかも知れませんが、main関数で戻り値を返しているにも関わらず、その戻り値を受け取っていません。意味ないのでmain関数では戻り値を設定しないように願います。

Answer 2

from deap import base

という内容からエラーが呼ばれてます。
このファイルが自作のものであれば、その中身を修正してください。

また、外部でインストールしているものであれば、関数に引き渡す変数などに問題があると思います。