Neuronales Netzwerk - TypeError: kann die Sequenz nicht durch Nicht-Int des Typs 'float' multiplizieren

Question

Ich habe ein Problem mit neuronalen Netzwerk, das ich mit numpy und Pandas als meine Abhängigkeiten erstellen möchte. Das Netzwerk sollte die Größe eines Erdbebens anhand von Datum, Uhrzeit, Breite und Länge als Merkmale vorhersagen. Hier ist von Dataset-Snippet:

Date Time Latitude Longitude Magnitude 
0 01/02/1965 13:44:18 19.246 145.616 6.0 
1 01/04/1965 11:29:49 1.863 127.352 5.8 
2 01/05/1965 18:05:58 -20.579 -173.972 6.2 
3 01/08/1965 18:49:43 -59.076 -23.557 5.8 
4 01/09/1965 13:32:50 11.938 126.427 5.8 

Und hier Code:

import pandas as pd 
import numpy as np 

data = pd.read_csv("C:/Users/Kamalov/AppData/Local/Programs/Python/Python35/my_code/datasets/database.csv") 
train, test = data[:15000], data[15000:] 
trainX, trainY = train[["Date","Time","Latitude","Longitude"]], train['Magnitude'] 
testX, testY = test[["Date","Time","Latitude","Longitude"]], test['Magnitude'] 

def sigmoid(x): 
    output = 1/(1+np.exp(-x)) 
    return output 

def sigmoid_output_to_derivative(output): 
    return output*(1-output) 

synapse_0 = 2*np.random.random((4,1)) - 1 
synapse_1 = 2*np.random.random((1,4)) - 1 

X = trainX.values 
y = trainY.values 


for iter in range(50000): 
    # forward propagation 
    layer_0 = X 
    layer_1 = sigmoid(np.dot(layer_0,synapse_0)) 

    layer_2 = sigmoid(np.dot(layer_1,synapse_1)) 

    # how much did we miss? 
    layer_2_error = layer_2 - y 

    # multiply how much we missed by the 
    # slope of the sigmoid at the values in l1 
    layer_2_delta = layer_2_error * sigmoid_output_to_derivative(layer_2) 
    synapse_0_derivative = np.dot(layer_0.T,layer_2_delta) 

    # update weights 
    synapse_0 -= synapse_0_derivative 

print ("Output After Training:") 
print (layer_2) 

Ich erhalte

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

Fehler, auch wenn ich meine Datenrahmen umgewandelt numpy Array.

Jede Hilfe ist willkommen:/

Answer 1

Die Fehlermeldung ein wenig irreführend sein kann. Dies liegt daran, dass Ihr DataFrame Spalten des Typs object enthält, in Ihrem Fall die Spalten Datum und Uhrzeit. Die Konvertierung in einen numpy ndarray hilft nicht viel, da der Datentyp sich nicht ändert. Sie müssen diese Spalten in int- oder float-Werte konvertieren, bevor Sie np.dot() verwenden können.