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ソースコードのシンタックスハイライト

2018/09/09 14:16

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cdyuna

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@@ -12,7 +12,7 @@
 ### 発生している問題・エラーメッセージ
----------------------------------------------------------------------------
+```---------------------------------------------------------------------------
 TypeError                                 Traceback (most recent call last)
@@ -204,10 +204,18 @@
 <Figure size 684x288 with 2 Axes>
+```ここに言語を入力
+コード
+```
 ### 該当のソースコード
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -230,27 +238,23 @@
 T = Prm_c[0] - Prm_c[1]*np.exp(-Prm_c[2]*X)\
-             + 4*np.random.randn(X_n)
++ 4*np.random.randn(X_n)
 np.savez('ch5_data.npz', X=X, X_min=X_min, X_max=X_max, X_n=X_n, T=T)
 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 def mse_line(x, t, w):
-    y = w[0]*x + w[1]
+y = w[0]*x + w[1]
-    mse = np.mean((y - t)**2)
+mse = np.mean((y - t)**2)
-    return mse
+return mse
@@ -270,11 +274,11 @@
 for i0 in range(xn):
-    for i1 in range(xn):
+for i1 in range(xn):
-        J[i1,i0] = mse_line(X, T, (x0[i0], x1[i1]))
+J[i1,i0] = mse_line(X, T, (x0[i0], x1[i1]))
 plt.figure(figsize=(9.5, 4))
@@ -286,7 +290,7 @@
 ax.plot_surface(xx0, xx1, J, rstride=10, cstride=10, alpha=0.3,
-               color='blue', edgecolor='black')
+color='blue', edgecolor='black')
 ax.set_xticks([-20, 0, 20])
@@ -300,7 +304,7 @@
 cont = plt.contour(xx0, xx1, J, 30, colors='black',
-                  levels=[100,1000,10000,100000])
+levels=[100,1000,10000,100000])
 cont.clabel(fmt='%1.0f', fontsize=8)
@@ -308,7 +312,11 @@
 plt.show()
+```ここに言語を入力
+コード
+```
 ### 試行錯誤したこと

エラーメッセージ、ソースコードの補足

2018/09/09 14:16

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cdyuna

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@@ -8,8 +8,196 @@
 本のコードをそのまま打ち込んでいるため、全体的にまだ意味が分かっておらず、どこを直すべきなのかもよく分かりません、、
 ### 発生している問題・エラーメッセージ
+---------------------------------------------------------------------------
+TypeError                                 Traceback (most recent call last)
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\formatters.py in __call__(self, obj)
+    339                 pass
+    340             else:
+--> 341                 return printer(obj)
+    342             # Finally look for special method names
+    343             method = get_real_method(obj, self.print_method)
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\pylabtools.py in <lambda>(fig)
+    239
+    240     if 'png' in formats:
+--> 241         png_formatter.for_type(Figure, lambda fig: print_figure(fig, 'png', **kwargs))
+    242     if 'retina' in formats or 'png2x' in formats:
+    243         png_formatter.for_type(Figure, lambda fig: retina_figure(fig, **kwargs))
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\pylabtools.py in print_figure(fig, fmt, bbox_inches, **kwargs)
+    123
+    124     bytes_io = BytesIO()
+--> 125     fig.canvas.print_figure(bytes_io, **kw)
+    126     data = bytes_io.getvalue()
+    127     if fmt == 'svg':
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py in print_figure(self, filename, dpi, facecolor, edgecolor, orientation, format, **kwargs)
+   2210                     orientation=orientation,
+   2211                     dryrun=True,
+-> 2212                     **kwargs)
+   2213                 renderer = self.figure._cachedRenderer
+   2214                 bbox_inches = self.figure.get_tightbbox(renderer)
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py in print_png(self, filename_or_obj, *args, **kwargs)
+    511
+    512     def print_png(self, filename_or_obj, *args, **kwargs):
+--> 513         FigureCanvasAgg.draw(self)
+    514         renderer = self.get_renderer()
+    515         original_dpi = renderer.dpi
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py in draw(self)
+    431             # if toolbar:
+    432             #     toolbar.set_cursor(cursors.WAIT)
+--> 433             self.figure.draw(self.renderer)
+    434             # A GUI class may be need to update a window using this draw, so
+    435             # don't forget to call the superclass.
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\artist.py in draw_wrapper(artist, renderer, *args, **kwargs)
+     53                 renderer.start_filter()
+     54
+---> 55             return draw(artist, renderer, *args, **kwargs)
+     56         finally:
+     57             if artist.get_agg_filter() is not None:
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\figure.py in draw(self, renderer)
+   1473
+   1474             mimage._draw_list_compositing_images(
+-> 1475                 renderer, self, artists, self.suppressComposite)
+   1476
+   1477             renderer.close_group('figure')
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\image.py in _draw_list_compositing_images(renderer, parent, artists, suppress_composite)
+    139     if not_composite or not has_images:
+    140         for a in artists:
+--> 141             a.draw(renderer)
+    142     else:
+    143         # Composite any adjacent images together
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py in draw(self, renderer)
+    296             # Then axes
+    297             for ax in axes:
+--> 298                 ax.draw(renderer)
+    299
+    300         # Then rest
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axis3d.py in draw(self, renderer)
+    228
+    229         # code from XAxis
+--> 230         majorTicks = self.get_major_ticks()
+    231         majorLocs = self.major.locator()
+    232
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axis3d.py in get_major_ticks(self, numticks)
+    146
+    147     def get_major_ticks(self, numticks=None):
+--> 148         ticks = maxis.XAxis.get_major_ticks(self, numticks)
+    149         for t in ticks:
+    150             t.tick1line.set_transform(self.axes.transData)
+~\Downloads\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axis.py in get_major_ticks(self, numticks)
+   1394         'get the tick instances; grow as necessary'
+   1395         if numticks is None:
+-> 1396             numticks = len(self.get_major_locator()())
+   1397
+   1398         while len(self.majorTicks) < numticks:
 TypeError: len() of unsized object
@@ -20,6 +208,52 @@
 ### 該当のソースコード
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+%matplotlib inline
+np.random.seed(seed=1)
+X_min = 4
+X_max = 30
+X_n = 16
+X = 5 + 25*np.random.rand(X_n)
+Prm_c = [170, 108, 0.2]
+T = Prm_c[0] - Prm_c[1]*np.exp(-Prm_c[2]*X)\
+             + 4*np.random.randn(X_n)
+np.savez('ch5_data.npz', X=X, X_min=X_min, X_max=X_max, X_n=X_n, T=T)
+from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
+def mse_line(x, t, w):
+    y = w[0]*x + w[1]
+    mse = np.mean((y - t)**2)
+    return mse
 xn = 100
 w0_range = [-25, 25]
@@ -62,6 +296,20 @@
+plt.subplot(1,2,2)
+cont = plt.contour(xx0, xx1, J, 30, colors='black',
+                  levels=[100,1000,10000,100000])
+cont.clabel(fmt='%1.0f', fontsize=8)
+plt.grid(True)
+plt.show()
 ### 試行錯誤したこと
 　　numpy,matplotlibがimportされているか確認しました。また、figsizeなどの数値を変えたりしてみましたが、駄目でした。

試行錯誤したことの追加

2018/09/09 11:06

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cdyuna

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@@ -62,13 +62,9 @@
-```ここに言語名を入力
+### 試行錯誤したこと
-ソースコード
+　　numpy,matplotlibがimportされているか確認しました。また、figsizeなどの数値を変えたりしてみましたが、駄目でした。
-```
@@ -78,6 +74,8 @@
 windows 8.1 です。
+Jupyter Notebookを使っています。
 初心者すぎて色々と申し訳ありません、、分かる方いらっしゃいましたらよろしくお願いいたします。

質問の題名、内容を変更しました。

2018/09/08 04:01

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cdyuna

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	@@ -1 +1 @@
1	- 「Python~~で動か~~し~~て学ぶ！新しい機械学習の教科書」p150~~が分かりません、、
1	+ TypeError: len() of unsized object　エラーの正し方が分かりません

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@@ -1,6 +1,8 @@
 ### 前提・実現したいこと
-w空間における平均二乗誤差を表示したい
+w空間における平均二乗誤差を表示したいのですが、エラーが出てしまいます。
+「Pythonで動かして学ぶ！新しい機械学習の教科書」を使っていて、p150と同じコードです。