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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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ValueError: cannot reshape array of size 0 into shape (3,2)を解決したい。

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79閲覧

投稿2022/01/14 14:29

ValueError: cannot reshape array of size 0 into shape (3,2)のエラーが発生するのですがどう修正すればいいですか?
エラーが出た行は下のソースです
self.x=np.random.uniform(x_min, x_max, N).reshape(M,N)
self.v=np.random.uniform(x_min, x_max, N).reshape(M,N)

全ソース
import numpy as np
N= 2 # dimension
M= 3 # number of particles
T= 5 # number of iteration
x_min= -10.0
x_max= 10.0
v_min= -10.0
v_max= 10.0
w= 0.4 # parameter for PSO
c1= 2.0 # parameter for PSO
c2= 2.0 # parameter for PSO

def shpere(x):
f= 0
for j in range(x.size): # len(x)
f+= x[j]**2
return(f)

def evaluate(x):
return(shpere(x))

class Pso:
def init(self):
self.fit= np.zeros(M)
self.pbest_fit= np.zeros(M)
self.x=np.random.uniform(x_min, x_max, N).reshape(M,N)
self.v=np.random.uniform(x_min, x_max, N).reshape(M,N)
for i in range(M):
self.fit[i]= evaluate(self.x[i])
self.pbest_fit[i]= self.fit[i]
self.pbest_x= np.copy(self.x)
self.gbest_x= np.copy(self.pbest_x[0])
self.gbest_fit= self.pbest_fit[0]

def update(self): for i in range(M): for j in range(N): self.v[i,j]= w*self.v[i,j] + c1*np.random.uniform(0,

1.0)(self.pbest_x[i,j] - self.x[i,j])+ c2np.random.uniform(0,1.0)*(self.gbest_x[i,j] - self.x[i,j])
self.x[i,j]+= self.v[i,j]
self.fit[i]= evaluate(self.x[i])

def pbest_update(self): for i in range(M): if self.pbest_fit[i]>=self.fit[i]: self.pbest_fit[i]=self.fit[i] self.pbest_x[i]= np.copy(self.x[i]) def gbest_update(self): for i in range(M): if self.gbest_fit>= self.pbest_fit[i]: self.gbest_fit= self.pbest_fit[i] self.gbest_x= np.copy(self.pbest_x[i]) def report_bestfit(self): return(self.gbest_fit)

pso=Pso()
pso.gbest_update()
print(str(0)+ ", " +str(pso.report_bestfit()))
for t in range(1,T+1):
pso.update()
pso.pbest_update()
pso.gbest_update()
print(str(t)+ ", " +str(pso.report_bestfit()))

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