エラー「TypeError例外：タイプnumpy.ndarrayは__round__メソッドを定義していない」

Question

import numpy 

...... 

# Prediction 
predictions = model.predict(X_test) 
# round predictions 
rounded = [round(x) for x in predictions] 
print(rounded) 

"predictions" is a list of decimals between [0,1] with sigmoid output. 

をなぜそれは常にこのエラーを報告しない：

File "/home/abigail/workspace/ml/src/network.py", line 41, in <listcomp> 
    rounded = [round(x) for x in predictions] 
TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method 

i「は丸い」を使用しない場合、それは小数を印刷します正しくこの「丸め」は、Python組み込み関数でなければなりません。なぜそれは何がnumpyと関係がありますか？

編集：

for x in predictions: 
    print(x, end=' ') 

出力は、次のとおりです。あなたが値を格納するためにNumpyを使用する関数を使用している

[ 0.79361773] [ 0.10443521] [ 0.90862566] [ 0.10312044] [ 0.80714297] 
[ 0.23282401] [ 0.1730803] [ 0.55674052] [ 0.94095331] [ 0.11699325] 
[ 0.1609294] 

Answer 1

modelとは何ですか？どのモジュールからですか？ predictionsは2次元配列です。 predictions.shapeとは何ですか？このエラーは[x for x in predictions]のxが配列であることを示します。これは単一要素の配列でも構いませんが、それほど配列ではありません。 [x.shape for x in predictions]を試して、predictionsの各要素（行）の形状を確認することができます。

私は（__add__から+代表者など多くの）.__round__メソッドにアクションをroundを使用するための多くの機会があったが、明らかにPythonの機能を委譲していません。

In [932]: round? 
Docstring: 
round(number[, ndigits]) -> number 

Round a number to a given precision in decimal digits (default 0 digits). 
This returns an int when called with one argument, otherwise the 
same type as the number. ndigits may be negative. 
Type:  builtin_function_or_method 
In [933]: x=12.34 
In [934]: x.__round__? 
Docstring: 
Return the Integral closest to x, rounding half toward even. 
When an argument is passed, work like built-in round(x, ndigits). 
Type:  builtin_function_or_method 
In [935]: y=12 
In [936]: y.__round__? 
Docstring: 
Rounding an Integral returns itself. 
Rounding with an ndigits argument also returns an integer. 
Type:  builtin_function_or_method 

Pythonの整数は、Pythonの浮動小数点数とは異なる実装です。

Pythonのリストと文字列にはこの定義がありません。round([1,2,3])はAttributeError: 'list' object has no attribute '__round__'を返します。

ndarrayと同じです。しかし、numpyはnp.round関数を定義し、numpy配列は.roundメソッドを持っています。

In [942]: np.array([1.23,3,34.34]).round() 
Out[942]: array([ 1., 3., 34.]) 
In [943]: np.round(np.array([1.23,3,34.34])) 
Out[943]: array([ 1., 3., 34.]) 

help(np.around)は、numpyバージョンの完全なドキュメントを提供します。私はあなたのようpredictionsの一部を再構築することができ、あなたの最後の印刷から

===================

：

In [955]: arr = np.array([[ 0.79361773], [ 0.10443521], [ 0.90862566]]) 
In [956]: arr 
Out[956]: 
array([[ 0.79361773], 
     [ 0.10443521], 
     [ 0.90862566]]) 
In [957]: for x in arr: 
    ...:  print(x, end=' ') 
    ...:  
[ 0.79361773] [ 0.10443521] [ 0.90862566] 

arr.shapeは(3,1)です - 1列の2次元配列。

np.roundは、反復を必要とせず、正常に動作します：

In [958]: np.round(arr) 
Out[958]: 
array([[ 1.], 
     [ 0.], 
     [ 1.]]) 

反復はあなたのエラーを生成します。

In [959]: [round(x) for x in arr]  
TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method 

Answer 2

。通常のPythonリストではなく、実際にはNumpyの配列です。これは一般に、機械学習では、Numpyは、Pythonの普通のリストと比較して膨大な量のデータを保存する上で非常に優れた仕事をするからです。あなたは、あなたが理解をプリフォームすることができ、通常のリストに変換するには、次のドキュメントを参照してくださいすることができます

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.tolist.html

編集：あなたがしようとした場合

何が起こる：

for x in predictions: 
    for y in x.: 
    print(y, end=' ') 

Answer 3

TypeError: type numpy.ndarray doesn't define round method

numpy.ndarrayにラウンドを適用しようとしました。明らかに、これはサポートされていません。

はnumpy.roundを使用し、これを試してみてください：

rounded = [numpy.round(x) for x in predictions] 

xがnumpyの配列です。これを試すこともできます：

rounded = [round(y) for y in x for x in predictions] 

Answer 4

Kerasのチュートリアルを試していたときに同じエラーが発生しました。まず

は、私は

rounded = [numpy.round(x) for x in predictions] 

を試みたが、それは、このような結果を示した：

[array([1.], dtype=float32), array([0.],dtype=float32), ...] 

私はこの試み：

rounded = [float(numpy.round(x)) for x in predictions] 

それが正しい出力を示しました。

"numpy.round（x）"はndarrayのリストを返し、dtypeパラメータを含んでいると思います。値は正しい出力です。したがって、リストの各要素をfloat型に変換すると、チュートリアルと同じように正しい出力が表示されます。

私のマシンはLinuxのミント17.3（Ubuntuの14.04）のx64で、Pythonインタプリタは、Python 3.5.2、anaconda3（4.1.1）、numpyの1.11.2