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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

Q&A

1回答

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cannot perform reduce with flexible type エラー

SadaFtyu

総合スコア16

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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2021/07/17 15:27

編集2021/07/18 17:29

test

1コード 2import numpy as np 3 4a = np.array([['name' , 980 , 'height'],['name' , 1101 , 'height'],['name' , 524 , 'height'],['name' , 785 , 'height'],['wa' , 680 , 'height]]) 5 6 7b=np.min(a[:,1]) 8 9 10 11print(b) 12 13 14```numpを使って二重リストの中の配列の要素1の最小値を抜き出したいです。ですがcannot perform reduce with flexible typeというエラーが起きてしまいます。 15例えばこの中から10,15,20の中から10を抜き出したいです。 16list=[[name,10,height] 17[name,15,height] 18[name,20,height]] 19 20 21a=np.array(list) 22 23b=np.min(a[:,1]) 24 25print(b)

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ppaul

2021/07/17 23:41

ソースコードは実行可能なものをマークダウンを使って載せてください。 やりかたがわからなければ、以下を見てください。 https://teratail.com/questions/238564 さらにソースコードとして貼り付けたものが動くかどうかを確認してください。 またlistという名前は組込みクラスが使っているので、使うのはやめましょう。
meg_

2021/07/18 01:52

質問のコードでは質問のエラー(cannot perform reduce with flexible type)が再現できません。
meg_

2021/07/19 04:56

やはり質問のコードでは質問のエラーは再現しません。SyntaxError: EOL while scanning string literalが発生します。
guest

回答1

0

以下のようにコードを修正しましょう。

python

1a = np.array([['name' , 980 , 'height'],['name' , 1101 , 'height'],['name' , 524 , 'height'],['name' , 785 , 'height'],['wa' , 680 , 'height]])

python

1a = np.array([['name' , 980 , 'height'],['name' , 1101 , 'height'],['name' , 524 , 'height'],['name' , 785 , 'height'],['wa' , 680 , 'height]])

に変更。

違いは以下を見ればわかります。

python

1>>> a = np.array([['name' , 980 , 'height'],['name' , 1101 , 'height'],['name' , 524 , 'height'],['name' , 785 , 'height'],['wa' , 680 , 'height']]) 2>>> 3>>> print(a) 4[['name' '980' 'height'] 5 ['name' '1101' 'height'] 6 ['name' '524' 'height'] 7 ['name' '785' 'height'] 8 ['wa' '680' 'height']] 9>>> a = np.array([['name' , 980 , 'height'],['name' , 1101 , 'height'],['name' , 524 , 'height'],['name' , 785 , 'height'],['wa' , 680 , 'height']], dtype=object) 10>>> print(a) 11[['name' 980 'height'] 12 ['name' 1101 'height'] 13 ['name' 524 'height'] 14 ['name' 785 'height'] 15 ['wa' 680 'height']]

投稿2021/07/18 23:35

ppaul

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