PYTHON: IndexError: индекс 2 выходит за пределы оси 0 с размером 2 - PullRequest
Новая
       55

PYTHON: IndexError: индекс 2 выходит за пределы оси 0 с размером 2

0 голосов
/ 02 августа 2020

Изначально это был мой фрагмент кода:

Здесь X - это массив точек данных с размерами (mxn), где m - количество точек данных для прогнозирования, а n - количество функций без члена смещения .

y - это метки данных с формой (m,)

lambda_ - это термин регуляризации. 

from scipy import optimize
def oneVsAll(X,y,num_labels,lambda_):
    #used to find the optimal parametrs theta for each label against the others
    #X (m,n)
    #y (m,)
    #num_labels : possible number of labels
    #lambda_ : regularization param
    #all_theta : trained param for logistic reg for each class
    #hence (k,n+1) where k is #labels and n+1 is #features with bias
    
    m,n = X.shape
    all_theta = np.array((num_labels,n+1))
    X = np.concatenate([np.ones((m,1)),X],axis = 1)
    for k in np.arange(num_labels):
        #y == k will generate a list with shape of y,but 1 only for index with value same as k and rest with 0
        initial_theta = np.zeros(n+1)
        options = {"maxiter" : 50}
        res = optimize.minimize(lrCostFunction,
                                initial_theta,args = (X,y==k,lambda_),
                                jac = True,method = 'CG',
                                options = options)
        all_theta[k] = res.x
    return all_theta

lambda_ = 0.1
all_theta = oneVsAll(X,y,num_labels,lambda_)

Я получил ошибку: 

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-f9501694361e> in <module>()
      1 lambda_ = 0.1
----> 2 all_theta = oneVsAll(X,y,num_labels,lambda_)

<ipython-input-44-05a9b582ccaf> in oneVsAll(X, y, num_labels, lambda_)
     20                                 jac = True,method = 'CG',
     21                                 options = options)
---> 22         all_theta[k] = res.x
     23     return all_theta

ValueError: setting an array element with a sequence.

Затем после отладки я изменил код на: 

from scipy import optimize
def oneVsAll(X,y,num_labels,lambda_):
    #used to find the optimal parametrs theta for each label against the others
    #X (m,n)
    #y (m,)
    #num_labels : possible number of labels
    #lambda_ : regularization param
    #all_theta : trained param for logistic reg for each class
    #hence (k,n+1) where k is #labels and n+1 is #features with bias
    
    m,n = X.shape
    all_theta = np.array((num_labels,n+1),dtype = "object")
    X = np.concatenate([np.ones((m,1)),X],axis = 1)
    for k in np.arange(num_labels):
        #y == k will generate a list with shape of y,but 1 only for index with value same as k and rest with 0
        initial_theta = np.zeros(n+1)
        options = {"maxiter" : 50}
        res = optimize.minimize(lrCostFunction,
                                initial_theta,args = (X,y==k,lambda_),
                                jac = True,method = 'CG',
                                options = options)
        all_theta[k] = res.x
    return all_theta

Теперь я получаю следующую ошибку: 

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-f9501694361e> in <module>()
      1 lambda_ = 0.1
----> 2 all_theta = oneVsAll(X,y,num_labels,lambda_)

<ipython-input-46-383fc22e26cc> in oneVsAll(X, y, num_labels, lambda_)
     20                                 jac = True,method = 'CG',
     21                                 options = options)
---> 22         all_theta[k] = res.x
     23     return all_theta

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

Как я могу это исправить?

1 Ответ

1 голос
/ 02 августа 2020

Вы создаете all_theta running: 

all_theta = np.array((num_labels,n+1),dtype = "object")

Эта инструкция фактически создает массив, содержащий всего 2 элемента (форма (2,) ), содержащий два переданных значения, тогда как вы, вероятно, собираетесь передать форму массива, который будет создан.

Измените эту инструкцию на: 

all_theta = np.empty((num_labels,n+1))

Спецификация dtype (на мой взгляд) не нужен.

...