引数にnumpy行列を持つ関数の作成

Question

def diff(x):
    imgrows, lenrows, imgcolumns, lencolumns = [], [], [], []
    for (img, imgt) in zip(x, x.T):
        rows = img[(v_min<img)&(v_max>img)]
        columns = imgt[(v_min<imgt)&(v_max>imgt)]
        imgrows.append(rows)
        lenrows.append(len(rows))
        imgcolumns.append(columns)
        lencolumns.append(len(columns))
    return lenrows + lencolumns

こうすると、xについて、
---> 35 for (img, imgt) in zip(x, x.T):
36 rows = img[(v_min<img)&(v_max>img)]
37 columns = imgt[(v_min<imgt)&(v_max>imgt)]

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'T'
というエラーが出ます、つまりxは行列とは限らないから転置できないよって事ですか・・・？（違いますかね）

これは解決したので、良ければ関連する質問にも・・・。

Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive", force_remount=True).
([5, 6, 5, 0, 0, 10], [4, 7, 5, 0, 0, 10], [5, 6, 5, 0, 0, 10], [4, 7, 5, 0, 0, 10], [5, 6, 5, 0, 0, 10], [4, 7, 5, 0, 0, 10])
([5, 6, 5, 0, 0, 10], [4, 7, 5, 0, 0, 10], [5, 6, 5, 0, 0, 10], [4, 7, 5, 0, 0, 10], [5, 6, 5, 0, 0, 10], [4, 7, 5, 0, 0, 10])
#epoch 0
train: 0 / 10

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-1dc4b35ef7ca> in <module>()
151 if i % 1000 == 0:
152 print(' train: {0:>5d} / {1:>5d}'.format(i, data_size))
--> 153 val = training_data_list[i].split(',')
154 idata = (np.asfarray(val[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
155 tdata = np.zeros(onodes) + 0.01

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'split'

というエラーが出て、つまりnumpy行列は,でsplitできないよという事かと思うのですが、
,でsplitして数字を取得していくにはどうすればいいんでしょうか。

Comments

[meg_]

質問のコード(関数)を実行したときに下記エラーが発生したのですか？
> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'T'

そうではなく関数を使用したコードを実行したときにエラーが発生したのではありませんか？

[退会済みユーザー]

実行時かも。

[kirara0048]

`x`に`None`が渡されたからでしょう。

[退会済みユーザー]

# 元画像のshape (PILではchはRGB)
# print(img.shape)

def extract(x, y):
# カラー画像の時Gだけ抜き取りたい
if len(x.shape) == 3:
h, w, ch = x.shape

# RGBのGだけ抜き取りたい
return x[:,:,y]

v_max, v_min = 300, 200

#g
img_g = extract(img, 1)
#b
img_b = extract(img, 2)
#r
img_r = extract(img, 0)

#g
eximg_g = extract(eximg, 1)
#b
eximg_b = extract(eximg, 2)
#r
eximg_r = extract(eximg, 0)

imgrows, lenrows, imgcolumns, lencolumns = [], [], [], []

def diff(x, y):
for (img, imgt) in zip(x, x.T):
rows = img[(v_min<img)&(v_max>img)]
columns = imgt[(v_min<imgt)&(v_max>imgt)]
imgrows.append(rows)
lenrows.append(len(rows))
imgcolumns.append(columns)
lencolumns.append(len(columns))
return lenrows,lencolumns

test_data_list = diff(img_g, 1) + diff(img_b, 2) + diff(img_r, 0)

training_data_list = diff(eximg_g, 1) + diff(eximg_b, 2) + diff(eximg_r, 0)

print(test_data_list)

print(training_data_list)

できたっぽいです。