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トップに関する質問Found array with dim 3. Estimator expected <= 2

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13

書式の改善

2021/01/27 13:45

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yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -5,6 +5,7 @@
5
5
 
6
6
 
7
7
  ### 発生している問題・エラーメッセージ
8
+ ```python
8
9
 
9
10
  ValueError Traceback (most recent call last)
10
11
  <ipython-input-15-85530f999029> in <module>
@@ -55,6 +56,9 @@
55
56
  661
56
57
 
57
58
  ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
59
+
60
+ ```
61
+
58
62
  ### 該当のソースコード
59
63
 
60
64
  ```python

12

書式の改善

2021/01/27 13:45

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -94,4 +94,4 @@
94
94
  数字を予測する
95
95
  predictDigits(data)
96
96
 
97
- ```
97
+ ```

11

書式の改善

2021/01/24 12:32

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -65,16 +65,16 @@
65
65
  import numpy
66
66
 
67
67
  画像ファイルを数値リストに変換する
68
- def imageToData(filename):
68
+ def imageToData(filename):
69
69
 
70
- 画像を8x8のグレースケールに変換
70
+ 画像を8x8のグレースケールに変換
71
- grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
71
+ grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
72
- grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
72
+ grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
73
73
 
74
74
  数値リストに変換
75
- numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)
75
+ numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)
76
- numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
76
+ numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
77
- mumImage = numImage.flatten()
77
+ mumImage = numImage.flatten()
78
78
 
79
79
  return numImage
80
80
 

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書式の改善

2021/01/23 05:21

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -59,39 +59,39 @@
59
59
 
60
60
  ```python
61
61
 
62
- import sklearn.datasets
62
+ import sklearn.datasets
63
- import sklearn.svm
63
+ import sklearn.svm
64
- import PIL.Image
64
+ import PIL.Image
65
65
  import numpy
66
66
 
67
- 画像ファイルを数値リストに変換する
67
+ 画像ファイルを数値リストに変換する
68
68
  def imageToData(filename):
69
69
 
70
70
  画像を8x8のグレースケールに変換
71
71
  grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
72
72
  grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
73
73
 
74
- 数値リストに変換
74
+ 数値リストに変換
75
75
  numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)
76
76
  numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
77
77
  mumImage = numImage.flatten()
78
78
 
79
79
  return numImage
80
80
 
81
- 数字を予測する
81
+ 数字を予測する
82
- def predictDigits(data):
82
+ def predictDigits(data):
83
- 学習用データを読み込む
83
+ 学習用データを読み込む
84
- digits = sklearn.datasets.load_digits()
84
+ digits = sklearn.datasets.load_digits()
85
- 機械学習する
85
+ 機械学習する
86
- clf = sklearn.svm.SVC(gamma = 0.001)
86
+ clf = sklearn.svm.SVC(gamma = 0.001)
87
- clf.fit(digits.data, digits.target)
87
+ clf.fit(digits.data, digits.target)
88
- 予測結果を表示する
88
+ 予測結果を表示する
89
- n = clf.predict([data])
89
+ n = clf.predict([data])
90
90
  print("予測=",n)
91
91
 
92
- 画像ファイルを数値リストに変換する
92
+ 画像ファイルを数値リストに変換する
93
- data = imageToData("2.png")
93
+ data = imageToData("2.png")
94
- 数字を予測する
94
+ 数字を予測する
95
95
  predictDigits(data)
96
96
 
97
97
  ```

9

書式の改善

2021/01/23 05:20

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -59,10 +59,10 @@
59
59
 
60
60
  ```python
61
61
 
62
- import sklearn.datasets　
62
+ import sklearn.datasets
63
- import sklearn.svm　
63
+ import sklearn.svm
64
- import PIL.Image　
64
+ import PIL.Image
65
- import numpy　
65
+ import numpy
66
66
 
67
67
  画像ファイルを数値リストに変換する
68
68
  def imageToData(filename):

8

書式の改善

2021/01/23 05:16

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -59,14 +59,11 @@
59
59
 
60
60
  ```python
61
61
 
62
- import sklearn.datasets
62
+ import sklearn.datasets　
63
+ import sklearn.svm　
64
+ import PIL.Image　
65
+ import numpy　
63
66
 
64
- import sklearn.svm
65
-
66
- import PIL.Image
67
-
68
- import numpy
69
-
70
67
  画像ファイルを数値リストに変換する
71
68
  def imageToData(filename):
72
69
 

7

書式の改善

2021/01/23 05:16

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -60,8 +60,11 @@
60
60
  ```python
61
61
 
62
62
  import sklearn.datasets
63
+
63
64
  import sklearn.svm
65
+
64
66
  import PIL.Image
67
+
65
68
  import numpy
66
69
 
67
70
  画像ファイルを数値リストに変換する

6

書式の改善

2021/01/23 05:15

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -66,6 +66,7 @@
66
66
 
67
67
  画像ファイルを数値リストに変換する
68
68
  def imageToData(filename):
69
+
69
70
  画像を8x8のグレースケールに変換
70
71
  grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
71
72
  grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)

5

書式の改善

2021/01/23 05:12

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -69,6 +69,7 @@
69
69
  画像を8x8のグレースケールに変換
70
70
  grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
71
71
  grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
72
+
72
73
  数値リストに変換
73
74
  numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)
74
75
  numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))

4

書式の改善

2021/01/23 05:11

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -58,6 +58,7 @@
58
58
  ### 該当のソースコード
59
59
 
60
60
  ```python
61
+
61
62
  import sklearn.datasets
62
63
  import sklearn.svm
63
64
  import PIL.Image
@@ -90,4 +91,5 @@
90
91
  data = imageToData("2.png")
91
92
  数字を予測する
92
93
  predictDigits(data)
94
+
93
95
  ```

3

文法の修正

2021/01/23 05:08

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -57,6 +57,7 @@
57
57
  ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
58
58
  ### 該当のソースコード
59
59
 
60
+ ```python
60
61
  import sklearn.datasets
61
62
  import sklearn.svm
62
63
  import PIL.Image
@@ -88,4 +89,5 @@
88
89
  画像ファイルを数値リストに変換する
89
90
  data = imageToData("2.png")
90
91
  数字を予測する
91
- predictDigits(data)
92
+ predictDigits(data)
93
+ ```

2

書式の改善

2021/01/23 04:38

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -62,30 +62,30 @@
62
62
  import PIL.Image
63
63
  import numpy
64
64
 
65
- # 画像ファイルを数値リストに変換する
65
+ 画像ファイルを数値リストに変換する
66
66
  def imageToData(filename):
67
- # 画像を8x8のグレースケールに変換
67
+ 画像を8x8のグレースケールに変換
68
68
  grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
69
69
  grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
70
- # 数値リストに変換
70
+ 数値リストに変換
71
71
  numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)
72
72
  numImage = numpy.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
73
73
  mumImage = numImage.flatten()
74
74
 
75
75
  return numImage
76
76
 
77
- #数字を予測する
77
+ 数字を予測する
78
78
  def predictDigits(data):
79
- #学習用データを読み込む
79
+ 学習用データを読み込む
80
80
  digits = sklearn.datasets.load_digits()
81
- #機械学習する
81
+ 機械学習する
82
82
  clf = sklearn.svm.SVC(gamma = 0.001)
83
83
  clf.fit(digits.data, digits.target)
84
- #予測結果を表示する
84
+ 予測結果を表示する
85
85
  n = clf.predict([data])
86
86
  print("予測=",n)
87
87
 
88
- #画像ファイルを数値リストに変換する
88
+ 画像ファイルを数値リストに変換する
89
89
  data = imageToData("2.png")
90
- # 数字を予測する
90
+ 数字を予測する
91
91
  predictDigits(data)

1

誤字

2021/01/22 16:18

投稿

yama0309
yama0309

スコア15

title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -19,35 +19,35 @@
19
19
  27 print("予測=",n)
20
20
  28
21
21
 
22
- c:\users\ryuta\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py in predict(self, X)
22
+ c:\users\name\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py in predict(self, X)
23
23
  622 y = np.argmax(self.decision_function(X), axis=1)
24
24
  623 else:
25
25
  --> 624 y = super().predict(X)
26
26
  625 return self.classes_.take(np.asarray(y, dtype=np.intp))
27
27
  626
28
28
 
29
- c:\users\ryuta\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py in predict(self, X)
29
+ c:\users\name\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py in predict(self, X)
30
30
  340 y_pred : ndarray of shape (n_samples,)
31
31
  341 """
32
32
  --> 342 X = self._validate_for_predict(X)
33
33
  343 predict = self._sparse_predict if self._sparse else self._dense_predict
34
34
  344 return predict(X)
35
35
 
36
- c:\users\ryuta\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py in _validate_for_predict(self, X)
36
+ c:\users\name\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py in _validate_for_predict(self, X)
37
37
  472
38
38
  473 if not callable(self.kernel):
39
39
  --> 474 X = check_array(X, accept_sparse='csr', dtype=np.float64,
40
40
  475 order="C", accept_large_sparse=False)
41
41
  476
42
42
 
43
- c:\users\ryuta\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
43
+ c:\users\name\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
44
44
  61 extra_args = len(args) - len(all_args)
45
45
  62 if extra_args <= 0:
46
46
  ---> 63 return f(*args, **kwargs)
47
47
  64
48
48
  65 # extra_args > 0
49
49
 
50
- c:\users\ryuta\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator)
50
+ c:\users\name\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator)
51
51
  657 "into decimal numbers with dtype='numeric'") from e
52
52
  658 if not allow_nd and array.ndim >= 3:
53
53
  --> 659 raise ValueError("Found array with dim %d. %s expected <= 2."