Как остановить объект 'numpy .ndarray', не имеющий атрибута 'append' в проекте регрессии L1? - PullRequest
Новая
       3

Как остановить объект 'numpy .ndarray', не имеющий атрибута 'append' в проекте регрессии L1?

0 голосов
/ 15 февраля 2020

Я получаю код ошибки: объект numpy .ndarray не имеет атрибута 'append' из приведенного ниже кода. 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
#colors = ['blue', 'green', 'red', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black', 'pink', 'lightgreen', 'lightblue', 'gray', 'indigo', 'orange']
colors = ['blue', 'green', 'red', 'cyan', 'magenta', 'yellow']
weights, params = [], []

for c in np.arange(-4, 6, 1): 
    lr = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, solver='lbfgs', multi_class='auto', random_state=0)
    lr.fit(X_train, y_train) 
    weights.append(lr.coef_[1]) 
    params.append(1*c)
    weights = np.array(weights)

for column, color in zip(range(weights.shape[1]), colors):plt.plot(params, weights[:, column], label=df.columns[column + 1], color=color)
plt.axhline(0, color='black', linestyle='--', linewidth=3)
plt.xlim([xx1.min, xx1.max])
plt.ylabel('weight coefficient')
plt.xlabel('C')
plt.xscale('log')
plt.legend(loc='upper left')
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(1.38, 1.03), ncol=1, fancybox=True)
plt.show()

Вся помощь приветствуется.

1 Ответ

0 голосов
/ 15 февраля 2020

Ваша проблема в конце первой итерации (c = -4), вы добавляете к weights список, но в конце итерации вы конвертируете weights в np.array используя weights = np.array(weights), который не имеет метода append.

Вы можете решить эту проблему с помощью начала np.array и использовать следующий синтаксис: 

weights, params = np.array([]), np.array([])

for c in np.arange(-4, 6, 1): 
    lr = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, solver='lbfgs', multi_class='auto', random_state=0)
    lr.fit(X_train, y_train)
    weights = np.append(weights, lr.coef_[1])
    params = np.append(params, 1*c)
...