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多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

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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pythonで行列計算がうまくいきません。

padms0206

総合スコア2

多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

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投稿2020/06/14 08:29

編集2020/06/14 13:46

前提・実現したいこと

配列の内積を使った結果を別の配列に代入する事ができずに困っています。、

発生している問題・エラーメッセージ

※これがあと2箇所で同じエラーが発生します。(31行目でも)
実行結果は以下の通りになりました。つまり、for文で回していても最初の時点で詰まってしまいます。

24 if i % 1000 == 0: #2.iv. 1000の倍数になったときの処理 25 for j in range(X.shape[0]): ---> 26 z[j]=s(w @ X[j] + b) 27 h[j]= (-1*t[j])*np.log(z[j])-(1-t[j])*np.log(1-z[j]) 28 if z[j] > 0.5: ValueError: setting an array element with a sequence.

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2import makeGaussianData 3import matplotlib.pyplot as plt 4 5K = 2 6w = 0.02*np.random.rand(K)-0.01 #1.パラメータの初期化 7b=0.02*np.random.rand()-0.01 8 9X, lab, t = makeGaussianData.getData(K) 10z = np.empty(X.shape[0],) 11h = np.empty(X.shape[0],) 12eta=0.01 13cnt = 0 14 15def s(x): 16 return 1/(1+np.exp(-x)) 17 18for i in range(10000): #2.適当な回数の繰り返し(学習データは400個) 19 n = np.random.randint(0,400) #i.400個のデータからランダムで1つ選択 20 z[n]= s(w @ X[n] + b) 21 h[n]= (-t[n]*np.log(z[n]))-((1-t[n])*np.log(1-z[n])) #ii.モデルの出力を求める 22 w = w-(eta*(X*(z[n]-t[n]))) 23 b = b-(eta*(z[n]-t[n])) #iii.パラメータの更新 24 if i % 1000 == 0: #2.iv. 1000の倍数になったときの処理 25 for j in range(X.shape[0]): 26 z[j]=s(w @ X[j] + b) 27 h[j]= (-1*t[j])*np.log(z[j])-(1-t[j])*np.log(1-z[j]) 28 if z[j] > 0.5: 29 T = 1 30 else: 31 T = 0 32 if T == t[j]: 33 cnt = cnt+1 34 35 H = np.mean(h) 36 print("#{0}, H:{1} , {2}/{3}={4}".format(i,H,cnt,X.shape[0],cnt/X.shape[0])) 37 cnt=0 38 39fig = plt.figure() 40plt.xlim(-0.2, 1.2) 41plt.ylim(-0.2, 1.2) 42ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) 43ax.set_aspect(1) 44ax.scatter(X[lab == 0, 0], X[lab == 0, 1], color = 'red') 45ax.scatter(X[lab == 1, 0], X[lab == 1, 1], color = 'green') 46if K == 3: 47 ax.scatter(X[lab == 2, 0], X[lab == 2, 1], color = 'blue') 48 49fig.show() 50plt.show()

試したこと

例としてs(w @ X[n] + b)の計算はできます。しかし、この結果をz[n]に代入しようとするとエラーが出ます。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

makeGaussianDataは2つのクラスのデータ(各クラス200個ずつ)を2次元で乱数を用いて生成されるプログラムです。
そのため、X.shape=(400,2)です。

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meg_

2020/06/14 09:18

s(w @ X[j] + b)でエラーは出ますか? 途中からエラーが出る場合はjがいくつのときですか?
guest

回答1

0

ベストアンサー

python

1w = w-(eta*(X*(z[n]-t[n])))

で変数wのshapeが(K,)から(400,2)に変化しています。XX[n]のtypoではないでしょうか。

投稿2020/06/14 10:36

yymmt

総合スコア1615

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padms0206

2020/06/14 13:42

回答ありがとうございます。初歩的なミスにも関わらず丁寧な解説ありがとうございました!
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