TypeErrorの対処方法がわかりません

Question

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-648f10542202> in <module>
     27 print("最初の5つの正解と予測値：")
     28 for i in range(5):
---> 29     print("{:1.0f}  {:5.3f}".format(test_y[i], y[i]))
     30 print()
     31 print("RMSE:", np.sqrt(((test_y - y)**2).mean()))

TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

該当のソースコード

import linearreg
import numpy as np
import csv

#データ読み込み
Xy = []
with open ("winequality-red.csv") as fp:
    for row in csv.reader(fp, delimiter=";"):
        Xy.append(row)
Xy = np.array(Xy[1:], dtype=np.float64)

#訓練用データをとってテスト用データに分割する
np.random.seed(0)
np.random.shuffle(Xy)
train_X = Xy[ :-1000, : -1]
train_y = Xy[ :-1000, : -1]
test_X = Xy[ :-1000, : -1]
test_y = Xy[ :-1000, : -1]

#学習させる
model = linearreg.LinearRegression()
model.fit(train_X, train_y)

#テスト用データにモデルを適用
y = model.predict(test_X)

print("最初の5つの正解と予測値：")
for i in range(5):
    print("{:1.0f}  {:5.3f}".format(test_y[i], y[i]))
print()
print("RMSE:", np.sqrt(((test_y - y)**2).mean()))

linearreg.pyファイル

import numpy as np
from scipy import linalg

class LinearRegression:
    def __init__(self):
        self.w_ = None
        
    def fit(self, X, t):
        Xtil = np.c_[np.ones(X.shape[0]), X]
        A = np.dot(Xtil.T, Xtil)
        b = np.dot(Xtil.T, t)
        self.w_ = linalg.solve(A, b)
        
    def predict(self, X):
        if X.ndim == 1:
            X = X.reshape(1, -1)
        Xtil = np.c_[np.ones(X.shape[0]), X]
        return np.dot(Xtil, self.w_)

###実行したい結果

最初の5つの正解と予測値：
7 6.012
6 5.734
5 5.285
8 6.352
5 5.414

RMSE:0.672424854847

Comments

[bsdfan]

train_X, train_y, test_X, test_y が全部同じなのはコピペ違いではないですか？

[退会済みユーザー]

ご指摘の範囲を修正したところ正常に表示しました。

正式には　test_y=Xy[-1000 : , -1]　だったのですが,　-1000 : は何を表しているのですか？

[bsdfan]

ざっくりいうと後ろから1000個と言う意味です。
次の記事とかが参考になると思います。
https://qiita.com/tanuk1647/items/276d2be36f5abb8ea52e

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。