numpy TypeError: ufunc 'invert' not supported for the input types, and the inputs
numpy TypeError: ufunc 'invert' not supported for the input types, and the inputs
对于下面的代码:
def makePrediction(mytheta, myx):
# -----------------------------------------------------------------
pr = sigmoid(np.dot(myx, mytheta))
pr[pr < 0.5] =0
pr[pr >= 0.5] = 1
return pr
# -----------------------------------------------------------------
# Compute the percentage of samples I got correct:
pos_correct = float(np.sum(makePrediction(theta,pos)))
neg_correct = float(np.sum(np.invert(makePrediction(theta,neg))))
tot = len(pos)+len(neg)
prcnt_correct = float(pos_correct+neg_correct)/tot
print("Fraction of training samples correctly predicted: %f." % prcnt_correct)
我收到这个错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-f0c91286cd02> in <module>()
13 # Compute the percentage of samples I got correct:
14 pos_correct = float(np.sum(makePrediction(theta,pos)))
---> 15 neg_correct = float(np.sum(np.invert(makePrediction(theta,neg))))
16 tot = len(pos)+len(neg)
17 prcnt_correct = float(pos_correct+neg_correct)/tot
TypeError: ufunc 'invert' not supported for the input types, and the inputs
为什么会发生这种情况,我该如何解决?
Parameters:
x : array_like.
Only integer and boolean types are handled."
你原来的数组是浮点型(sigmoid()
的return值);将其中的值设置为 0 和 1 不会更改类型。您需要使用 astype(np.int)
:
neg_correct = float(np.sum(np.invert(makePrediction(theta,neg).astype(np.int))))
应该这样做(未经测试)。
这样做, float()
演员表也更有意义。虽然我只是删除演员表,并依靠 Python 做正确的事。
如果您仍在使用 Python 2(但请使用 Python 3),只需添加
from __future__ import division
让 Python 做正确的事(如果你在 Python 3 中做它不会有什么坏处;它只是什么都不做)。有了它(或者无论如何在 Python 3 中),您可以删除代码中其他地方的许多其他 float()
强制转换,从而提高可读性。
np.invert 需要整数或布尔值,请改用方法 np.linalg.inv。
对于下面的代码:
def makePrediction(mytheta, myx):
# -----------------------------------------------------------------
pr = sigmoid(np.dot(myx, mytheta))
pr[pr < 0.5] =0
pr[pr >= 0.5] = 1
return pr
# -----------------------------------------------------------------
# Compute the percentage of samples I got correct:
pos_correct = float(np.sum(makePrediction(theta,pos)))
neg_correct = float(np.sum(np.invert(makePrediction(theta,neg))))
tot = len(pos)+len(neg)
prcnt_correct = float(pos_correct+neg_correct)/tot
print("Fraction of training samples correctly predicted: %f." % prcnt_correct)
我收到这个错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-f0c91286cd02> in <module>()
13 # Compute the percentage of samples I got correct:
14 pos_correct = float(np.sum(makePrediction(theta,pos)))
---> 15 neg_correct = float(np.sum(np.invert(makePrediction(theta,neg))))
16 tot = len(pos)+len(neg)
17 prcnt_correct = float(pos_correct+neg_correct)/tot
TypeError: ufunc 'invert' not supported for the input types, and the inputs
为什么会发生这种情况,我该如何解决?
Parameters:
x : array_like.
Only integer and boolean types are handled."
你原来的数组是浮点型(sigmoid()
的return值);将其中的值设置为 0 和 1 不会更改类型。您需要使用 astype(np.int)
:
neg_correct = float(np.sum(np.invert(makePrediction(theta,neg).astype(np.int))))
应该这样做(未经测试)。
这样做,
float()
演员表也更有意义。虽然我只是删除演员表,并依靠 Python 做正确的事。 如果您仍在使用 Python 2(但请使用 Python 3),只需添加
from __future__ import division
让 Python 做正确的事(如果你在 Python 3 中做它不会有什么坏处;它只是什么都不做)。有了它(或者无论如何在 Python 3 中),您可以删除代码中其他地方的许多其他 float()
强制转换,从而提高可读性。
np.invert 需要整数或布尔值,请改用方法 np.linalg.inv。