Python 3 : 회귀 함수를 구성 할 때 "ndarray가 연속적이지 않음"을 만족했습니다.

Question

이 코드는 직접 컴파일하여 "standRegres"함수를 정의하여 선형 회귀를 계산하도록 설계되었습니다. 우리가 sklearn이나 stats 모델의 함수로이 작업을 할 수는 있지만, 여기서 우리는 우리 스스로 해결할 수 있습니다. 그러나 불행히도, 나는 오류에 직면하고 그것을 정복 할 수 없다. 그래서, 당신을 도울 것을 부탁드립니다.

전체 코드는 마지막 행까지 아무런 문제없이 실행됩니다. 마지막 행을 실행하면 "ValueError : ndarray가 연속적이지 않습니다"라는 오류 메시지가 나타납니다.

import os 

import pandas as pd 
import numpy as np 
import pylab as pl 
import matplotlib.pyplot as plt 

from sklearn.datasets import load_iris 
# load data 
iris = load_iris() 
# Define a DataFrame 
df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names) 
# take a look 
df.head() 
#len(df) 


# rename the column name 
df.columns = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width'] 


X = df[['petal_length']] 
y = df['petal_width'] 


from numpy import * 
######################### 
# Define function to do matrix calculation 
def standRegres(xArr,yArr): 
    xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T 
    xTx = xMat.T * xMat 
    if linalg.det(xTx) == 0.0: 
     print ("this matrix is singular, cannot do inverse!") 
     return NA 
    else : 
     ws = xTx.I * (xMat.T * yMat) 
     return ws 

# test 
x0 = np.ones((150,1)) 
x0 = pd.DataFrame(x0) 
X0 = pd.concat([x0,X],axis = 1) 

# test 
standRegres(X0,y) 

이 코드는 마지막 행까지는 문제없이 실행됩니다. 마지막 행을 실행하면 "ValueError : ndarray가 연속적이지 않습니다"라는 오류 메시지가 나타납니다.

나는 그것을 풀기는 어렵지만 어떻게해야할지 모르겠다. 당신이 나를 도울 수? 그 점에 대해 대단히 감사드립니다!

Answer 1

이 문제는 mat 기능 사용으로 발생합니다. 스틱을 array에 붙여주십시오.

array을 사용하려면 *이 아닌 행렬 곱셈에 @ 부호를 사용해야합니다. 마지막으로 xTx.I이라는 줄이 있지만이 함수는 일반 배열에 정의되어 있지 않으므로 numpy.linalg.inv을 사용할 수 있습니다.

def standRegres(xArr,yArr): 
    xMat = array(xArr); yMat = array(yArr).T 
    xTx = xMat.T @ xMat 
    if linalg.det(xTx) == 0.0: 
     print ("this matrix is singular, cannot do inverse!") 
     return NA 
    else : 
     ws = linalg.inv(xTx) @ (xMat.T @ yMat) 
     return ws 

# test 
x0 = np.ones((150,1)) 
x0 = pd.DataFrame(x0) 
X0 = pd.concat([x0,X],axis = 1) 

# test 
standRegres(X0,y) 
# Output: array([-0.36651405, 0.41641913])