Pythonによる機械学習入門　6.2.2

###前提・実現したいこと
ここに質問したいことを詳細に書いてください
Pythonによる機械学習入門を読み進めています。
P119 6.2.2学習の実施で
trial_handsign_SVM.py を実行したところ
以下のエラーメッセージが発生しました。

###発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
File "handsign/trial_handsign_SVM.py", line 50, in <module>
train_path = argvs[1]
IndexError: list index out of range

P121の最終にある以下のものが関係あるのでしょうか。

本スクリプトの引数は以下の通りです。
python trial_handsign_SVM.py <dir_learn><>dir_test>
dir_learn 学習用画像のディレクトリ
dir_test テスト用画像のディレクトリ

teratailを使用するのも初めてです。
どうぞよろしくお願いいたします。

###該当のソースコード
ここから（サンプルコードにハッシュタグが入ってるのはそのまま。プレビューで見づらくなりますね。）

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
import glob
import numpy as np
from skimage import io
from sklearn import datasets

IMAGE_SIZE = 40
COLOR_BYTE = 3
CATEGORY_NUM = 6

## ラベル名(0～)を付けたディレクトリに分類されたイメージファイルを読み込む
## 入力パスはラベル名の上位のディレクトリ
def load_handimage(path):

    # ファイル一覧を取得
    files = glob.glob(os.path.join(handsign/data/mylearn_8, '*/*.png'))

    # イメージとラベル領域を確保
    images = np.ndarray((len(files), IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE,
                            COLOR_BYTE), dtype = np.uint8)
    labels = np.ndarray(len(files), dtype=np.int)

    # イメージとラベルを読み込み
    for idx, file in enumerate(files):
       # イメージ読み込み
       image = io.imread(file)
       images[idx] = image

       # ディレクトリ名よりラベルを取得
       label = os.path.split(os.path.dirname(file))[-1]
       labels[idx] = int(label)

    # scikit-learn の他のデータセットの形式に合わせる
    flat_data = images.reshape((-1, IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE * COLOR_BYTE))
    images = flat_data.view()
    return datasets.base.Bunch(data=flat_data,
                 target=labels.astype(np.int),
                 target_names=np.arange(CATEGORY_NUM),
                 images=images,
                 DESCR=None)

#####################################
from sklearn import svm, metrics

## 学習データのディレクトリ、テストデータのディレクトリを指定する
if __name__ == '__main__':
    argvs  = sys.argv
    train_path = argvs[1]
    test_path = argvs[2]

    # 学習データの読み込み
    train = load_handimage(train_path)

    # 手法:線形SVM
    classifier = svm.LinearSVC()

    # 学習
    classifier.fit(train.data, train.target)

    # テストデータの読み込み
    test = load_handimage(test_path)

    # テスト
    predicted = classifier.predict(test.data)

    # 結果表示
    print("Accuracy:\n%s" % metrics.accuracy_score(test.target, predicted))

ここまでがソースです。

###試したこと
現状、書き写しと実行でするまでの知識しかありません。
一旦、別の初心者ほんに行って帰ってきたところです。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報ハッシュタグ

karamarimo

2017/10/15 07:38

ソースコードは```で囲ってください。

X-TALON

2017/10/16 01:10

karamarimo様　ご指摘ありがとうございます。基本的な質問方法を理解せず申し訳ありません。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

Traceback (most recent call last):

File "handsign/trial_handsign_SVM.py", line 50, in <module>
train_path = argvs[1]
IndexError: list index out of range

エラーの言わんとするところは、train_path = argvs[1]をしたときに、リストインデックス（この場合1）がリスト外の数値だった、ということです。

Pythonでは、他の言語と同じように、リストのインデックスは0,1,2...とゼロから数え始めます。つまり、この場合、インデックス1の要素がないということは、2つ目の要素が空っぽだったよ、という意味ですね。

ここでソースを見ると、

Python
1if name == 'main':
2    argvs  = sys.argv
3    train_path = argvs[1]
4    test_path = argvs[2]

train_path = argvs[1]の中身はargvsの[1]つまり、argvsの2つ目の要素、ということです。もう一つ戻ると、argvs = sys.argvとあるので、sys.argvの2つ目の要素がないということですね。

sys.argvが何かというと、pythonの引数を拾う関数です。

もうわかりましたね。
python trial_handsign_SVM.py <dir_learn><dir_test>の引数がちゃんと指定されていないというのが最も有力です。
コマンドプロンプトで、python trial_handsign_SVM.py c:\learn\ c:\test\とかこんな感じで引数を指定しないと、引数が足りないよエラーが起きてしまいます。

投稿2017/10/15 08:54

編集2017/10/15 08:56

退会済みユーザー

総合スコア0

X-TALON

2017/10/16 14:12

slash様返信が遅くなり、申し訳ございません。丁寧な解説をいただき、ありがとうございました。後から別の本も当たって見ましたが、「引数を忘れないように」ぐらいは書いてあるのですが、じゃあどうすればいいの？と思うこともしばしば。特に最後の２行のお心遣い、初心者には大変ありがたく、久々に腑に落ちる説明に出会えました。

X-TALON

2017/10/16 14:25

教えていただいたことで、一つ前に進んだ気がします。まだもう一つエラーとなり、足踏みをしています。 ``` python trial_handsign_SVM.py ./data/my_learn8/ ./data/my_test2/ Traceback (most recent call last): File "trial_handsign_SVM.py", line 54, in <module> train = load_handimage(handsign/data/my_learn8) NameError: name 'handsign' is not defined ``` こちらも調べて見たところ、名前の定義がされていないやクラスでself忘れの場合が多いとあったのですが、じゃあ、何だろうと止まってしましました。ご無理でなければ、ご教示いただけると助かります。

退会済みユーザー

2017/10/16 16:32

恐らくコメント欄では質問も回答も長くなると思いますので、pythonタグをつけてもう一つ質問を起こされるのが良いと思います。