前提・実現したいこと
活性化関数の学習中です。
演習問題をクリアーできません。
エラー解決方法をご教示ください。
発生している問題・エラーメッセージ
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-0ccc19cee4f9> in <module> 27 plt.plot(x_plt, y_relu, label='relu(x)') 28 y_relu_d = relu_deriv(x_plt) ---> 29 plt.plot(x_plt, y_relu_d, label='relu_deriv(x)') 30 plt.legend(loc='best') 31 plt.show() ~.conda\envs\tf\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py in plot(scalex, scaley, data, *args, **kwargs) 3017 @_copy_docstring_and_deprecators(Axes.plot) 3018 def plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs): -> 3019 return gca().plot( 3020 *args, scalex=scalex, scaley=scaley, 3021 **({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs) ~.conda\envs\tf\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in plot(self, scalex, scaley, data, *args, **kwargs) 1603 """ 1604 kwargs = cbook.normalize_kwargs(kwargs, mlines.Line2D) -> 1605 lines = [*self._get_lines(*args, data=data, **kwargs)] 1606 for line in lines: 1607 self.add_line(line) ~.conda\envs\tf\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py in __call__(self, data, *args, **kwargs) 313 this += args[0], 314 args = args[1:] --> 315 yield from self._plot_args(this, kwargs) 316 317 def get_next_color(self): ~.conda\envs\tf\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py in _plot_args(self, tup, kwargs, return_kwargs) 499 500 if x.shape[0] != y.shape[0]: --> 501 raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " 502 f"have shapes {x.shape} and {y.shape}") 503 if x.ndim > 2 or y.ndim > 2: ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (100,) and (1,)
該当のソースコード
python
1import matplotlib.pyplot as plt 2import numpy as np 3 4# matplotlib inline 5 6 7def relu(x): 8 #--------------- 9 if x.any() < 0: 10 return 0 11 else: 12 return x 13 #--------------- 14 15 16def relu_deriv(x): 17 #--------------- 18 if x.any() < 0: 19 return 0 20 else: 21 return 1 22 #--------------- 23 24 25x_plt = np.arange(-5, 5, 0.1) 26y_relu = relu(x_plt) 27plt.plot(x_plt, y_relu, label='relu(x)') 28y_relu_d = relu_deriv(x_plt) 29plt.plot(x_plt, y_relu_d, label='relu_deriv(x)') 30plt.legend(loc='best') 31plt.show()
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