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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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python、AttributeErrorが出て進まない

kkmoto
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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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389閲覧

投稿2022/10/02 11:01

編集2022/10/02 11:42

前提

初歩的な機械学習の勉強をしています。
jupyternotebookでコードを書いています

実現したいこと

数字が書かれた画像データを読み込んでそれを予測したいと考えています

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [9], in <cell line: 29>() 27 print("予測=", n) 28 #画像ファイルを数値リストに変換する ---> 29 data = imageToData("2.png") 30 #数字を予測する 31 predictDigits(data) Input In [9], in imageToData(filename) 7 def imageToData(filename): 8 #画像を8x8のグレースケールに変換 9 grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L") ---> 10 grayImage = grayImage.resize((8,8), PIL.Image.Resampling.LANCZOS) 11 #数値リストに変換 12 numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float) File ~\anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py:65, in __getattr__(name) 58 warnings.warn( 59 "Image categories are deprecated and will be removed in Pillow 10 " 60 "(2023-07-01). Use is_animated instead.", 61 DeprecationWarning, 62 stacklevel=2, 63 ) 64 return categories[name] ---> 65 raise AttributeError(f"module '{__name__}' has no attribute '{name}'") AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'Resampling'

該当のソースコード

python3

import sklearn.datasets import sklearn.svm import PIL.Image import numpy #画像ファイルから数値リストに変換する def imageToData(filename): #画像を8x8のグレースケールに変換 grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L") grayImage = grayImage.resize((8,8), PIL.Image.Resampling.LANCZOS) #数値リストに変換 numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float) numImage = 16 - numpy.floor(17 * nuimImage / 256) numImage = numImage.flattrn() return numImage #数値リストに変換 def predictDigits(data): #学習量データを読み込む digits =sklearn.datasets.load_digits() #機械学習する clf = sklearn.svm.SVC(gamma = 0.001) clf.fit(digits.data, digits.target) # n = clf.predict([data]) print("予測=", n) #画像ファイルを数値リストに変換する data = imageToData("2.png") #数字を予測する predictDigits(data)

試したこと

ネットにて調べてみると、属性が違うからエラーが出ることがわかったのですが、このエラーの対策をどのようにしたらいいのかわかりません

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2022/10/02 11:33依頼された後にこの質問は修正されています

こちらの質問が他のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました。

meg_

2022/10/02 11:35

質問のコードは質問者さんが全て書かれたものでしょうか? もしどこかからの引用であれば引用元を示してください。(コードのコピペミス等の可能性もありますので)

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