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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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Python1年生という書籍で勉強してます。画像ファイルから数字を予測するプログラムで、、、

suzu76

総合スコア2

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2020/05/25 12:41

プログラミング初心者です。

python1年生という書籍で勉強してます。
機械学習に挑戦しよう、のchapterで画像ファイルから数字を予測するコードを
入力し実行しましたが、RESTARTになってしまいます。
どう間違っているか分からないので教えて頂けると助かります。

↓入力したコード

import sklearn.datasets import sklearn.svm import PIL.Image import numpy #画像ファイルを数値リストに変換する def imageToData(filename): #画像を8x8のグレースケールに変換 grayImage=PIL.Image.open(filename).convert("L") grayImage=grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS) #数値リストに変換 numImage=numpy.asarray(grayImage,dtype=float) numImage=numpy.floor(16-16*(numImage/256)) numImage=numImage.flatten() return numImage #数字を予測する def predictDigits(data): #学習用データを読み込む digits=sklearn.datasets.load_digits() #機械学習する clf=sklearn.svm.SVC(gamma=0.001) clf=fit(digits.data,digits.target) #予想結果を表示する n=clf.predict([data]) print("予測=",n) #画像ファイルを数値リストに変換する data=imageToData("2.png") #数値を予測する predictDigits(data)

↓実行すると

======== RESTART: C:/Users/suzuki/Desktop/python/predictDigits.py =======

イメージ説明

書籍には、サンプル画像をダウンロードしてもいい、と記載されていましたので
ネットからフリー素材をダウンロードしました。

よろしくお願い致します。

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meg_

2020/05/25 13:08

環境を追記してください。
suzu76

2020/05/25 13:30 編集

megさん、ありがとうございます。 初心者で環境の意味が分かっておらず、、、ごめんなさい。 環境の意味を教えてください。
hoshi-takanori

2020/05/25 14:52

OS の種類とバージョン、python のバージョンとどうやって入れたか、python のコードをどうやって書いてどうやって実行してるか、などですね。
suzu76

2020/05/26 03:37

hoshi-takanoriさん ご丁寧にありがとうございます。
suzu76

2020/05/26 03:38

meg_さん、hoshi-takanoriさん ご丁寧にありがとうございました。 解決できました、本当にありがとうございます。
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ベストアンサー

えっと、入力したコードは書かれているものが全文ですか?
それだと関数を定義しているだけで動かないのも当然と思うのですが。書籍を読み返して足りないところがないか確認されてはいかがでしょうか。
Pythonで関数を定義・呼び出し(def, return)

投稿2020/05/25 23:51

jeanbiego

総合スコア3966

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suzu76

2020/05/26 03:39

jeanbiegoさん URLありがとうございます。こちらのページを見ながら読み返したら、解決できました!
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