Python3年生 機械学習のしくみ P191 LESSON23(教師なし学習を利用して、データをイメージしよう） リスト5.17の出力結果でエラー表示されます。解決方法を教示ください。

Question

実現したいこと

・数字画像データがどのようなものなのかイメージするため、次元削減を
使って３Dグラフで表示したい。(テキストのこのLESSONで実現しようとし
ていること)

前提

テキストの指示に従いコードを入力しました。
その結果、以下のエラーが表示されます。
ValueError: 'color' kwarg must be a color or sequence of color specs. For a sequence of values to be color-mapped, use the 'c' argument instead.

発生している問題・エラーメッセージ

以下のとおりValueErrorが表示されます。

エラーメッセージ

ValueError Traceback (most recent call last)
File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py:4378, in Axes._parse_scatter_color_args(c, edgecolors, kwargs, xsize, get_next_color_func)
4377 try:
-> 4378 mcolors.to_rgba_array(kwcolor)
4379 except ValueError as err:

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\colors.py:485, in to_rgba_array(c, alpha)
484 else:
--> 485 rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c])
486 else:

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\colors.py:485, in <listcomp>(.0)
484 else:
--> 485 rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c])
486 else:

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\colors.py:299, in to_rgba(c, alpha)
298 if rgba is None: # Suppress exception chaining of cache lookup failure.
--> 299 rgba = _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha)
300 try:

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\colors.py:374, in _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha)
373 return c, c, c, alpha if alpha is not None else 1.
--> 374 raise ValueError(f"Invalid RGBA argument: {orig_c!r}")
375 # turn 2-D array into 1-D array

ValueError: Invalid RGBA argument: 'GLAY'

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[20], line 5
3 ax = fig.add_subplot(projection='3d')
4 #　各点の数字に対する色で散布図を描画
----> 5 ax.scatter(df[0], df[1], df[2], color=colors)
7 #　数字がどの色か見本を描画
8 ty = 0

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib_init_.py:1442, in _preprocess_data.<locals>.inner(ax, data, *args, **kwargs)
1439 @functools.wraps(func)
1440 def inner(ax, *args, data=None, **kwargs):
1441 if data is None:
-> 1442 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
1444 bound = new_sig.bind(ax, *args, **kwargs)
1445 auto_label = (bound.arguments.get(label_namer)
1446 or bound.kwargs.get(label_namer))

File ~\anaconda3\lib\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py:2275, in Axes3D.scatter(self, xs, ys, zs, zdir, s, c, depthshade, *args, **kwargs)
2272 if np.may_share_memory(zs_orig, zs): # Avoid unnecessary copies.
2273 zs = zs.copy()
-> 2275 patches = super().scatter(xs, ys, s=s, c=c, *args, **kwargs)
2276 art3d.patch_collection_2d_to_3d(patches, zs=zs, zdir=zdir,
2277 depthshade=depthshade)
2279 if self._zmargin < 0.05 and xs.size > 0:

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib_init_.py:1442, in _preprocess_data.<locals>.inner(ax, data, *args, **kwargs)
1439 @functools.wraps(func)
1440 def inner(ax, *args, data=None, **kwargs):
1441 if data is None:
-> 1442 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
1444 bound = new_sig.bind(ax, *args, **kwargs)
1445 auto_label = (bound.arguments.get(label_namer)
1446 or bound.kwargs.get(label_namer))

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py:4602, in Axes.scatter(self, x, y, s, c, marker, cmap, norm, vmin, vmax, alpha, linewidths, edgecolors, plotnonfinite, **kwargs)
4599 if edgecolors is None:
4600 orig_edgecolor = kwargs.get('edgecolor', None)
4601 c, colors, edgecolors =
-> 4602 self._parse_scatter_color_args(
4603 c, edgecolors, kwargs, x.size,
4604 get_next_color_func=self._get_patches_for_fill.get_next_color)
4606 if plotnonfinite and colors is None:
4607 c = np.ma.masked_invalid(c)

File ~\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes.py:4380, in Axes._parse_scatter_color_args(c, edgecolors, kwargs, xsize, get_next_color_func)
4378 mcolors.to_rgba_array(kwcolor)
4379 except ValueError as err:
-> 4380 raise ValueError(
4381 "'color' kwarg must be a color or sequence of color "
4382 "specs. For a sequence of values to be color-mapped, use "
4383 "the 'c' argument instead.") from err
4384 if edgecolors is None:
4385 edgecolors = kwcolor

ValueError: 'color' kwarg must be a color or sequence of color specs. For a sequence of values to be color-mapped, use the 'c' argument instead.

該当のソースコード

ソースコード

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn import decomposition
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

#0～9の色名を用意する
numbercolor = ["BLACK","BROWN","RED","DARKORANGE","GOLD","GREEN","BLUE","PURPLE","GLAY","SKYBLUE"]

#　yの値を色名に変えて、colorsリストを作る
colors = []
for i in y:
colors.append(numbercolor[i])

#　主成分分析で、64個の特徴量を3個へと次元を減らす
pca = decomposition.PCA(n_components=3)
feature3 = pca.fit_transform(X)

#　3個へ減らしたデータ(features3)で、データフレームを作る
df = pd.DataFrame(feature3)

#　3D散布図の準備
fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

#　3個の特徴量をX,Y,Zにして、各点の数字に対する色で散布図を描画
ax.scatter(df[0], df[1], df[2], color=colors)

#　数字がどの色かの見本を描画
ty = 0
for col in numbercolor:
ax.text(50, 30, 30-ty*5, str(ty), size=20, color=col)
ty+=1
plt.show

試したこと

上記エラーでGoogleで検索して表示される対処方法は試してみましたが
が改善しませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

バージョン　Python 3.6.1

Comments

[can110]

コードはコードブロックで囲んで提示ください。
なお、書籍サンプルをColab上で動作させましたが、正常に動作しました。
提示コードがサンプルと同じである場合は
OS、Python、各パッケージのバージョンなど実行環境に関する情報も記載ください。

[meg_]

コードはインデントが判るように「コードの挿入」で記入してください。
また、「Googleで検索して表示される対処方法は試してみました」についても試したことを具体的に書きましょう。（同じ内容の回答を避けるためです）

[meg_]

質問のコードを試したところ下記エラーが発生しました。実際に質問者さんが実行されたコードを掲載いただけませんか？
NameError: name 'pd' is not defined

【追記】下記エラーもです。
NameError: name 'plt' is not defined

Answer 1

ChatGPT先生に聞いてみました。色名の綴り間違いが原因のようです。
誤）GLAY
正）GRAY
あと、ChatGPT先生の回答だと小文字に変更する必要があると書かれていますが、実際は大文字・小文字、どちらでも問題ないようです。

---

質問内容：
テキストの指示に従いコードを入力しました。
その結果、以下のエラーが表示されます。エラーン原因と対処方法を教えて下さい。

回答内容：
エラーメッセージから、問題はax.scatter(df[0], df[1], df[2], color=colors)のcolor=colors引数で発生していることがわかります。color引数は、有効な色名、色コード、または色のシーケンスが必要です。エラーは「GLAY」という無効な色名が原因です。正しいスペルは「GRAY」です。また、"SKYBLUE" は "skyblue"（すべて小文字）に変更する必要があります。

次のようにnumbercolorリストを修正してください。

numbercolor = ["black", "brown", "red", "darkorange", "gold", "green", "blue", "purple", "gray", "skyblue"]

修正後のコードは以下の通りです。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn import decomposition
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

numbercolor = ["black", "brown", "red", "darkorange", "gold", "green", "blue", "purple", "gray", "skyblue"]

colors = []
for i in y:
    colors.append(numbercolor[i])

pca = decomposition.PCA(n_components=3)
feature3 = pca.fit_transform(X)

df = pd.DataFrame(feature3)

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

ax.scatter(df[0], df[1], df[2], color=colors)

ty = 0
for col in numbercolor:
    ax.text(50, 30, 30-ty*5, str(ty), size=20, color=col)
    ty+=1
plt.show()

この修正により、エラーが解決され、3D散布図が正しく表示されるはずです。

Comments

[Risekorise]

解決できました! 無事３D散布図が表示されました。ChatGPTを使ったアドバイスありがとうございました。助かりました。