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Calcul scientifique Python Discussion :

[Python 2.x]Numpy problème de dimension d'array


Sujet :

Calcul scientifique Python

  1. #1
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    Par défaut [Python 2.x]Numpy problème de dimension d'array
    Bonjour,

    Je suis en train d'écrire un petit logiciel pour le traitement statistique via Scipy. Le problème est que l'appel de la fonction mstats.kruskalwallis() existe d'avoir un array en 2D. Dans notre cas, la variable passée en paramètre est une liste 2D (des listes dans une liste) mais pour autant il affiche toujours l'erreur...

    Voici la liste passée en paramètre :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
     
     
    >>>> print donnees
     
    [[117189.0, 29369.0, 62604.0, 142599.0, 169443.0, 30013.0, 186207.0, 212904.0, 11229.0, 29306.0, 64776.0, 87964.0, 115216.0, 165532.0, 11039.0, 17112.0, 65011.0, 57625.0, 25967.0, 46066.0, 82934.0, 14980.0, 86649.0, 97598.0, 15425.0, 98019.0, 56034.0, 188247.0, 25020.0, 10955.0, 193668.0, 63669.0, 140036.0, 61202.0, 35903.0, 95116.0, 15815.0, 78427.0, 21124.0, 193217.0, 164180.0, 211225.0, 117418.0, 40789.0, 127880.0, 83584.0, 93548.0, 39622.0, 37578.0, 32384.0, 51828.0, 64341.0, 66869.0, 195895.0, 28816.0, 23445.0, 46287.0, 22875.0, 20359.0, 80985.0, 159065.0, 23796.0, 84265.0, 30139.0, 21269.0, 81010.0, 81118.0, 195158.0, 15850.0, 16323.0, 16470.0, 22469.0, 66247.0, 18794.0, 78658.0, 94007.0, 13080.0, 22798.0, 74296.0, 46955.0, 41575.0, 27318.0, 20668.0, 54553.0, 160888.0, 19904.0, 29814.0, 24069.0, 22057.0, 88384.0, 27174.0, 150903.0, 26322.0, 64654.0, 41984.0, 104154.0, 49508.0, 190547.0, 25992.0, 144080.0, 33689.0, 33066.0, 36854.0, 48431.0, 47269.0, 37093.0, 26685.0, 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34064.0, 43645.0, 74800.0, 10191.0, 25920.0, 128080.0, 110842.0, 90520.0, 27979.0, 20859.0, 201179.0, 42798.0, 43118.0, 22515.0, 61549.0, 82158.0, 36083.0, 191004.0, 130758.0, 70293.0, 138294.0, 11161.0, 40167.0, 46049.0, 192360.0, 5718.0, 50099.0, 32767.0, 9341.0, 38142.0, 52816.0, 7067.0, 55707.0, 48525.0, 56223.0, 18876.0, 183967.0, 46686.0, 9680.0, 96326.0, 101475.0, 192430.0, 67305.0, 68435.0, 21812.0, 184916.0, 40033.0, 20878.0, 63005.0, 22676.0, 13818.0, 28206.0, 16649.0, 53690.0, 191167.0, 31670.0, 191126.0], [42885.0, 25315.0, 181130.0, 67940.0, 27197.0, 18000.0, 58530.0, 40894.0, 30924.0, 74343.0, 181132.0, 81413.0, 23835.0, 27426.0, 181109.0, 39848.0, 29985.0, 32685.0, 73129.0, 92637.0, 23544.0, 172711.0, 78524.0, 181108.0, 181116.0, 31147.0, 149221.0], [44435.0, 197403.0, 10041.0, 91701.0, 183492.0, 27400.0, 20193.0, 30016.0, 22602.0, 192971.0, 69959.0, 27406.0, 59793.0, 54731.0, 160116.0, 15717.0, 15555.0, 16668.0, 194932.0, 58358.0, 57698.0, 28264.0, 35242.0, 9514.0, 25713.0, 11170.0, 10604.0, 13653.0, 14256.0, 14199.0, 201146.0, 16787.0, 118811.0, 10102.0, 18974.0, 9008.0, 152038.0, 41166.0, 106853.0, 16972.0, 36199.0, 212031.0, 22785.0, 8233.0, 18557.0, 96399.0, 181019.0, 79795.0, 17295.0, 23499.0, 181053.0, 12543.0, 36041.0, 25440.0, 128118.0, 133069.0, 126337.0, 53215.0, 199800.0, 35894.0, 39367.0, 16082.0, 123219.0, 187070.0, 107509.0, 32586.0, 92902.0, 125137.0, 191144.0, 31992.0, 17724.0, 60631.0, 91472.0, 158927.0, 24901.0, 26767.0, 84780.0, 201469.0, 95770.0, 102722.0, 188034.0, 55866.0, 60761.0, 83651.0, 74193.0, 22562.0, 17222.0, 23299.0, 11430.0, 16566.0, 76705.0, 12623.0, 183202.0, 42063.0, 6501.0, 183614.0, 13897.0, 183882.0, 194934.0, 13096.0, 57043.0, 65236.0, 70485.0, 89063.0, 13368.0, 15355.0], [77345.0, 63892.0, 111494.0, 181107.0, 17634.0, 29799.0, 18566.0, 15908.0, 147809.0, 40804.0, 141145.0, 19702.0, 27707.0, 181155.0, 26692.0, 27744.0, 18143.0, 45287.0, 24906.0, 119676.0, 49846.0, 76397.0, 33577.0, 42361.0, 140541.0, 186302.0, 93300.0], [70988.0, 187592.0, 128078.0, 202292.0, 189674.0, 192648.0, 184662.0, 35351.0, 181141.0, 184543.0, 29996.0, 47322.0, 150885.0, 190500.0, 81048.0, 105935.0, 185899.0, 187134.0, 43272.0, 43510.0, 180872.0, 24294.0, 104629.0, 20006.0, 24996.0, 115165.0, 26233.0, 44529.0, 41141.0, 22326.0, 48572.0, 41106.0, 25878.0, 47857.0, 31807.0, 142853.0, 62967.0, 52820.0, 104014.0, 30835.0, 19345.0, 84762.0, 44619.0, 187602.0, 148626.0, 15660.0, 86548.0, 56833.0, 190544.0, 38648.0, 189204.0, 195916.0, 189474.0, 198931.0, 127388.0, 100411.0, 42999.0, 42559.0, 198758.0, 74074.0, 42438.0, 187046.0, 90230.0, 65707.0, 54417.0, 71210.0, 71349.0, 176703.0, 74060.0, 56918.0, 181123.0, 27059.0, 34751.0, 25689.0, 22465.0, 76382.0, 183344.0, 89448.0, 38984.0, 96115.0, 64341.0, 46816.0, 49119.0, 44101.0, 41268.0, 58855.0, 181001.0, 41366.0, 16332.0, 33463.0, 32635.0, 79399.0, 28459.0, 181059.0, 23155.0, 85206.0, 32089.0, 102864.0, 82481.0, 186847.0, 93409.0, 120274.0, 134576.0, 125796.0, 119096.0, 133383.0, 37124.0]]
    En revanche si on fait un print numpy.ndim(donnees) il renvoie 1.

    On arrive pas a trouver d'où provient le soucis

    Voici l'erreur complète :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
     
    <type 'exceptions.ValueError'> Exception in Tk callback
      Function: <function Kruskall_wallis at 0x7f573d07aed8> (type: <type 'function'>)
      Args: ()
    Traceback (innermost last):
      File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/Pmw/Pmw_1_3/lib/PmwBase.py", line 1747, in __call__
        return apply(self.func, args)
      File "/autofs/netapp/account/cremi/kjamart/AAA_Semestre2/PROJET/Projet_S8/Statistiques.py", line 63, in Kruskall_wallis
        res = mstats.kruskalwallis(donnees)
      File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/stats/mstats_basic.py", line 858, in kruskalwallis
        output = argstoarray(*args)
      File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/stats/mstats_basic.py", line 127, in argstoarray
        raise ValueError("The input should be 2D")
    <type 'exceptions.ValueError'>: The input should be 2D
    Quelqu'un aurait il une idée ?

    Cordialement,

    Unic0

  2. #2
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    Salut,

    Si tu executes ce test:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    for data_set in donnees:
        print len(data_set)
    Cela affichera quelque chose comme:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    108
    108
    106
    108
    27
    ...
    Si tu contruis ta matrice à partir de cette liste de liste en faisant simplement:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    data_array = np.array(donnees)
    Numpy ne dit rien, mais le résultat n'est pas un array 2D. Pour t'en assurer tu peux faire:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    print data_array.shape
    >>> (11,) # devrait être quelque chose comme (11,108)
    Il faut que toutes les sous listes soient de meme tailles pour construire une matrice.

  3. #3
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    Par défaut
    Merci pour ta réponse, l'intérêt de se test vient de la possibilité justement d'avoir des listes de tailles différentes à analysée (dans le cadre du projet), de fait la réponse que nous avons trouvée est de permettre cette possibilité en ajoutant un '*' aux paramètres de la fonction, le programme tourne désormais correctement pour cette partie.

    Merci encore,

    Cordialement,

    Unic0

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