numpy.dot（）はTypeErrorを返します： 'float'型のnon-intでシーケンスを掛けることはできません

Question

私は、機械学習をPythonで学習し始めました。

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

class Perceptron(object): 
    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10): 
     self.eta = eta       # Learning Rate 
     self.n_iter = n_iter     # Number of iteration over the training dataset 

    def fit(self, x, y): 
     self.w_ = np.zeros(1 + x.shape[1])  # Initialize Weights to zero initially            # x = {array-like} : shape[no_of_samples, no_of_features] 
     self.errors_ = []      # No errors in the beginning of the computation 
     for _ in range(self.n_iter): 
      errors = 0 
      for xi, target in zip(x, y): 
       update = self.eta * (target - self.predict(xi)) 
       self.w_[1:] += update * xi 
       self.w_[0] += update 
       errors += int(update != 0.0) 
      self.errors_.append(errors) 

     return self 

    def net_input(self, x): 
     return np.dot(x, self.w_[1:]) + self.w_[0] 

    def predict(self, x): 
     return np.where(self.net_input(x) >= 0.0, 1, -1) 

は私が（np.dotでnet_input（）メソッドでは、エラーを取得しています）：私は、エラーを与える以下のクラスを書かれています。 私は以下のデータセットを使用しています： https://raw.githubusercontent.com/uiuc-cse/data-fa14/gh-pages/data/iris.csv

Answer 1

以下の変更が役立ちます。

def fit(self, x, y): 
    ... 
    for xi, target in zip(x, y): 
     update = self.eta * (target - self.predict(xi.reshape(1, x.shape[1])) 
     ... 

# Here if you want to implement perceptron, use matmul not dot product 
def net_input(self, x): 
    return np.matmul(x, self.w_[1:]) + self.w_[0] 

Answer 2

shapeをxにチェックしてください。

それはaは数ある(a, 1)ある場合は、この使用：それは(1, a)使用この場合には

def net_input(self, x): 
    return np.dot(x.T, self.w_[1:]) + self.w_[0] 

を：

def net_input(self, x): 
    return np.dot(x, self.w_[1:].T) + self.w_[0] 

Answer 3

私の推測では、x、リストのオブジェクトDTYPE配列であるということです。

私は、オブジェクトDTYPE配列定義する場合：

In [45]: x=np.empty((2,),object) 
In [46]: x[:]=[[1,2],[3,4]] 
In [49]: x 
Out[49]: array([list([1, 2]), list([3, 4])], dtype=object) 

を私はfloatのリスト（または配列）と同じエラーが出ます：

In [50]: np.dot(x, [1.2,4.5]) 
... 
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float' 

代わりに、私はそれが整数で与えた場合、それが動作 - それは実際に何をしたか

In [51]: np.dot(x, [1,2]) 
Out[51]: [1, 2, 3, 4, 3, 4] 

の並べ替えが[1,2]*1とです、リスト複製。これは数値の乗算ではありません。

これは、エラーメッセージを意味する変数の唯一の組み合わせです。

xがオブジェクト配列である理由を理解する必要があります。多くの場合、それは

In [54]: x = np.array([[1,2],[3,4,5]]) 
In [55]: x 
Out[55]: array([list([1, 2]), list([3, 4, 5])], dtype=object) 

長

が異なるリストから配列を構築した結果だので、このようなエラーに直面した基本的な質問は、 shapeと変数の dtypeものです。