質問編集履歴
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ご指摘頂きまして、最初の投稿内容に戻しました
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -1,5 +1,5 @@
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参考書に記載されている方法でがんの遺伝子発現量のPCAを試しにやっています。
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下記のコード
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+
下記のコードを実行すると
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```python
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import math
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@@ -33,24 +33,9 @@
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33
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plt.ylabel('pc2')
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34
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plt.show()
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35
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-
主成分 [[ 0.0031 0.0077 -0.0001 ... 0.0009 0.0007 0.0079]
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-
[ 0.0018 -0.0054 0.0014 ... 0.0023 0.0005 0.0075]
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-
[-0.0029 -0.0009 0.0076 ... -0.0004 0.0079 -0.0005]
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-
...
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40
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-
[ 0.0034 0.0007 -0.0008 ... 0.003 -0.0045 0.0001]
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-
[-0.0035 0.0005 -0.0015 ... 0.0007 -0.001 0.0019]
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42
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-
[-0.0384 0.0004 -0.0158 ... 0.0079 -0.0002 0.0066]]
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-
平均 [-8.43311000e-18 3.04584692e-16 9.11922127e-16 ... -5.46995667e-16
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+
下記の様なエラーが出ます
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Traceback (most recent call last):
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File "PCA_gdc.py", line 16, in <module>
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-
print('共分散',pca.get_covariance())
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-
File "/home/usr/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/decomposition/_base.py", line 43, in get_covariance
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-
cov = np.dot(components_.T * exp_var_diff, components_)
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-
File "<__array_function__ internals>", line 6, in dot
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-
MemoryError: Unable to allocate 25.3 GiB for an array with shape (58312, 58312) and data type float64
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+
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
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```
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+
エラーの内容と対処法について教えて下さい。
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エラーをコード内に表示しました。
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -1,5 +1,5 @@
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参考書に記載されている方法でがんの遺伝子発現量のPCAを試しにやっています。
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下記のコード
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+
下記のコードの実行結果です。
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```python
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5
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import math
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@@ -32,10 +32,7 @@
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plt.xlabel('pc1')
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plt.ylabel('pc2')
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plt.show()
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```
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下記のエラーが出ます。
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主成分 [[ 0.0031 0.0077 -0.0001 ... 0.0009 0.0007 0.0079]
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40
37
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[ 0.0018 -0.0054 0.0014 ... 0.0023 0.0005 0.0075]
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41
38
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[-0.0029 -0.0009 0.0076 ... -0.0004 0.0079 -0.0005]
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@@ -53,4 +50,7 @@
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File "<__array_function__ internals>", line 6, in dot
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MemoryError: Unable to allocate 25.3 GiB for an array with shape (58312, 58312) and data type float64
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+
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+
```
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+
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メモリ不足を意味するエラーかもと思いましたが、対処法について教えて頂けますでしょうか。
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ご指摘頂いた通り、nullを含むサンプルが見つかったので、そのサンプルを除外して再度実行した結果を示しました。
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -36,6 +36,21 @@
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37
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下記のエラーが出ます。
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+
主成分 [[ 0.0031 0.0077 -0.0001 ... 0.0009 0.0007 0.0079]
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40
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+
[ 0.0018 -0.0054 0.0014 ... 0.0023 0.0005 0.0075]
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41
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+
[-0.0029 -0.0009 0.0076 ... -0.0004 0.0079 -0.0005]
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+
...
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43
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+
[ 0.0034 0.0007 -0.0008 ... 0.003 -0.0045 0.0001]
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+
[-0.0035 0.0005 -0.0015 ... 0.0007 -0.001 0.0019]
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+
[-0.0384 0.0004 -0.0158 ... 0.0079 -0.0002 0.0066]]
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+
平均 [-8.43311000e-18 3.04584692e-16 9.11922127e-16 ... -5.46995667e-16
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+
7.02818867e-17 -4.11093644e-16]
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Traceback (most recent call last):
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File "PCA_gdc.py", line 16, in <module>
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+
print('共分散',pca.get_covariance())
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+
File "/home/usr/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/decomposition/_base.py", line 43, in get_covariance
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+
cov = np.dot(components_.T * exp_var_diff, components_)
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53
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+
File "<__array_function__ internals>", line 6, in dot
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+
MemoryError: Unable to allocate 25.3 GiB for an array with shape (58312, 58312) and data type float64
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エラー
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メモリ不足を意味するエラーかもと思いましたが、対処法について教えて頂けますでしょうか。
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