引数にnumpy行列を持つ関数の作成

python
1def diff(x):
2    imgrows, lenrows, imgcolumns, lencolumns = [], [], [], []
3    for (img, imgt) in zip(x, x.T):
4        rows = img[(v_min<img)&(v_max>img)]
5        columns = imgt[(v_min<imgt)&(v_max>imgt)]
6        imgrows.append(rows)
7        lenrows.append(len(rows))
8        imgcolumns.append(columns)
9        lencolumns.append(len(columns))
10    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。

meg_

2021/04/21 01:24 編集

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

2021/04/21 01:39

実行時かも。

kirara0048

2021/04/21 02:35

`x`に`None`が渡されたからでしょう。

退会済みユーザー

2021/04/21 03:23

# 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。