Pyplotの真理値は、私はKNNの1D推定値を実装しようとしています

Question

あいまいです

File "x", line 55, in nearest_n 
    if np.abs(x-n) < np.abs(x-nnb[nb]): 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

私はエラーがから来ている知っています配列の入力はplot（）で行いますが、演算子>/==/<の関数でこれを避ける方法がわかりません

'data'は浮動小数点数を含む1D txtファイルに由来します。

私はベクトル化を使用してみました。その結果

nearest_n = np.vectorize(nearest_n) 

：ここ

line 50, in nearest_n 
    for n in data: 
TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable 

は一例であり、のは言わせて：

data = [0.5,1.7,2.3,1.2,0.2,2.2] 
k = 2 

nearest_n（1.5）、その後につながるはず

nbb=[1.2,1.7] 
v = 0.5 

と2 /（6 * 0.5）= 2/3

機能を返すには、例えばneares_n（2.0,4、データ）のために実行され、あなたがあなたのxとしてnp.arange(-4, 8, .01)に渡してい0.0741586011463

Answer 1

を与えますこれは値の配列です。したがってx - nは、xと同じ長さの配列です。この場合は120要素です。これは、配列とスカラーの減算が要素ごとの減算を行うためです。 nnb[nb]と同じです。したがって、比較の結果、np.abs(x-n)の各要素がnp.abs(x-nnb[nb])の対応する要素より小さいかどうかによってブール値を持つ長さが120の配列があります。これを条件として直接使用することはできません（all()、any()を使用するか、コードを再考するだけです）これらの値を単一のブール値にまとめる必要があります。

Answer 2

plt.figure() 
X = np.arange(-4.0,8.0,0.1) 
for k in [2,8,35]: 
    Y = [] 
    for n in X: 
     Y.append(nearest_n(n,k,train_data)) 
    plt.plot(X,Y,label=str(k)) 
plt.show() 

は問題ありません。私はpyplot.plotが私のためにこの正確なことを既にしていると思ったが、私はそれがないと思います...