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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callableのエラー

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投稿2017/04/24 00:55

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callableのエラーが出ました。
xの各要素をについて、a に近い順に並べ替えて出力するアルゴリズムを書きたいです。a への近さはノルムの小ささ順に決定します。

import numpy as np x = np.array([[87, 14], [81, 62], [81, 18], [ 8, 63], [51, 15], [38, 63], [80, 36], [69, 78], [26, 9]]) a = np.array([25, 75]) xl = np.linalg.norm(x) al = np.linalg.norm(a) no = np.linalg.norm(xl-al) co = 0 array = [] for i in range(8): array.append(no) array.sort(x) for j in range(8): print(array[j])

というコードを書きました。
何が間違いでどう直せばよいのでしょうか?

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とりあえず、こんな感じでしょうか。

ndarry形式ではソートが扱いにくいので、一旦 list に変換してソートを行い、再度 ndarray に変換しております。

Python

1import numpy as np 2 3x = np.array([[87, 14], [81, 62], [81, 18], [ 8, 63], [51, 15], [38, 63], [80, 36], [69, 78], [26, 9]]) 4a = np.array([25,75]) 5 6x_list = x.tolist() 7x_list.sort(key = lambda d: np.linalg.norm(d-a)) 8sorted_x = np.array(x_list) 9 10print(sorted_x)

何が間違いでどう直せばよいのでしょうか?

何点か間違いがあります。

  • ユークリッド距離を求める際に

Python

1xl = np.linalg.norm(x) 2al = np.linalg.norm(a) 3no = np.linalg.norm(xl-al)

と記述しておりますが、np.linalg.norm() はベクトル長を求める関数でので
これは、

xのベクトル長 - aのベクトル長

を計算していることになります。よってユークリッド距離は求まりません。

  • linalg.norm()の使い方として

Python

1no = np.linalg.norm(x-a)

では全データ(2次元データ)に対してnormを求めてしまいます。
行毎にベクトル長を求めたい場合は

Python

1no = np.linalg.norm(x-a, axis=1)

としてください

  • 下記の
array = [] for i in range(8): array.append(no)

ではrange() の範囲が間違っております。(データサイズは9です)
また、np.ndarrayのリスト化するときはfor文を回すのではなく tolist() をお使いください

Python

1array = no.tolist()
  • sort() の引数に ndarray を渡すような仕様は残念ながらありません。
array.sort(x) # => ERROR

投稿2017/04/24 05:37

magichan

総合スコア15898

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処理内容は把握していませんがarray.sort(x)array.sort()と直すと、何らかの結果が得られると思います。

投稿2017/04/24 01:52

can110

総合スコア38233

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