ERREURS Python : Comment les corriger FACILEMENT ?

[@juniorangambun8910]

Salut Guillaume, je suis désolé de pas avoir laissé de commentaire plus tôt. Je vous aime , j'aime beaucoup ce que vous faites, vous faites des milliers de personnes des data scientistes, et continues de nous aider tous en répondant à tous nos commentaires. Merci infiniment. Je reviendrai vers vous pour demander de l'aide sur mes projets à venir.

[@alexandre-1901]

La notification qui fait plaisir.

[@MachineLearnia]

Le commentaire qui fait plaisir aussi ;)

[@ladaux5609]

Bonjour guillaume, vraiment un grand bravo ,merci pour toutes tes vidéos et le temps que tu y passes. J'ai suivi quelques cours sur le machine learning, le deep learning et de tous tu es celui qui l'expliques le plus en détailles tout en restant compréhensible et accessible. Hâte pour la série sur le deep learning avec tensorflow, pytorch ou autre . Ton prochain livre est déjà dans ma boite au lettres . Au plaisir d'une autre vidéo.

[@MachineLearnia]

Merci ça me fait super plaisir :) Oui j'ai hâte de sortir la série sur le Deep Learning également ! Le livre avance bien lui aussi :)

[@sylvainballerini239]

Aahh comme tjs même en faisant du python régulièrement j apprend toujours avec vos vidéos....Merci !

[@MachineLearnia]

Ça me fait très plaisir :)

[@jjbnair]

Encore une fois, vidéo ultra utile...Mais créez donc une école car vraiment vous avez un pur talent de pédagogue.

[@MachineLearnia]

Ahah Merci beaucoup :)

[@moussaomar2177]

bonjour guillaume, c'est tellement impressionnant ce que tu fait et c'est tellement beau de profiter de ton connaissance et d’ailleurs j'ai terminé ton livre mais on aurait aimé que tu nous écrive un autre livre concernant sur prétraitement des données ou bien-sur sur presque toutes les algorithmes de machine learning. merci énormément !

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup. Je vais considérer votre demande :)

[@caumauethjacques-emile3124]

Super il est de retour , hâte de voir des vidéos sur la théorie des modèles et les techniques pour bien les utiliser.

[@MachineLearnia]

Je vais en parler bientôt :)

[@meriembelguidoum4118]

Merci bcp pour tes efforts et le temps que tu passes pour nous offrir ces trésors, tu es le meilleur. C'est ce qu'on appelle la pédagogie innovante.. Tellement bien fait je veux apprendre ta façon de faire le montage...animation... pour mes étudiants, je suis trop loins :). Bravo

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup ca me fait très plaisir de savoir que les vidéos sont si utiles pour vous :)

[@lamutinerienowak]

Salut Guillaume, Un grand merci pour ton travail ! L'IA m'intéresse de plus, en plus, alors je me suis intéressée à Python. En faisant des recherches, je suis tombée sur tes vidéos qui visent des buts que je souhaiterai atteindre en autodidacte. Cela fait super plaisir, de voir et d'écouter une personne motivante et qui d'autant plus, explique très bien. Je te souhaite de toucher toujours plus de personne avec ta passion. C'est avec plaisir qu'on t'écoute. À bientôt !

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup Lina ! Ton message me fait chaud au coeur ! C'est un plaisir de pouvoir aider une personne motivée comme toi ! Good luck ! :)

[@hindlamharhar]

Merci bcp pour cette vidéo j’ai une expérience avec java et j’ai appris à manipuler les exceptions avec le temps et meme avec cette expérience j’avais des pbs de gérer les exceptions de python qui prennent bcp de temps Merci bcp pour votre effort

[@MachineLearnia]

Je suis heureux de savoir que la video vous est utile alors :)

[@alaemohamed6020]

Monsieur,Veuillez s'il vous plaît nous faire un tuto sur SQL ,🙏🙏 ,et merci pour vos explications simples et conci

[@MachineLearnia]

J'ai prévu d'en faire a l'avenir quand nous ferons plus de la data / big data :)

[@delamoukoliko7449]

Je te respecte mon gars. C'est vraiment super le travail. Préparez-vous à me recevoir chez vous pour ma formation en data Science

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup :)

[@balooleffe]

Tu fais le taff. A ta place j'aurais péter un cable depuis longtemps avec un truc du genre : "Stackoverflow c'est pas fait pour les chiens !" T'as choisi la voix difficile, je te soutient et bon courage.

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup :)

[@meryammabrouk7676]

Merci bien pour ce fabuleux travail... On a tous était débutant un jour...j'adore cette expression.

[@MachineLearnia]

Oui, c'est important de le rappeler. :)

[@ftmagicart]

Quel plaisir de retrouver une nouvelle vidéo. Merci pour le partage.

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup :)

[@patienceininahazwe6050]

Très impressionnant, ça fait plaisir de recevoir cette notification!!

[@MachineLearnia]

Merci :)

[@badreddinelamquami3476]

Guillaume ...t'es un maestro !! Merci bcp pour tes vidéos !

[@MachineLearnia]

De rien :)

[@beruthiel3878]

Merci pour cette nouvelle vidéo ! J'utilise DeepL beaucoup plus efficace que Google translate ;)

[@MachineLearnia]

Ah oui c'est vrai qu'il est bien mieux aujourd'hui ! :)

[@philtoa334]

Bravo pour le taf depuis des mois , merci .

[@MachineLearnia]

merci :)

[@abdoulayecisse9865]

Merci beaucoup pour la video, t'es un champion. J'avais beaucoup de mal a debugger mon code mais grace a cette video , la tache sera plus aisee

[@MachineLearnia]

Ça me fait plaisir de savoir ça ! :)

[@madaragrothendieckottchiwa8648]

Salut à toi mon très bon ami @Guillaume Merci pour le travail que tu fais pour toujours apprendre à la communauté francophone le beau Monde qui est celui de l'IA , moi je suis actuellement entrain de finir ma spécialisation sur Coursera en deep learning porte toi bien et force à toi

[@MachineLearnia]

Bravo pour ta formation ! Merci beaucoup :)

[@jonathanamagagaomboga8752]

merci pour tout. Je souhaite travailler avec vous pour la conception des stratégies de commandes avancées des interrupteurs de puissances en électronique de puissance

[@ridafarouk8623]

You are missed broski 💪💪 heureux de recevoir cette notification

[@MachineLearnia]

Merci beaucoup :)

[@paar6128]

Très bonne vidéo!! Merci beaucoup pour ton travail

[@Mohamed-Maghrebi]

Ca fait longtemps , tu nous monques cher prof

[@MachineLearnia]

Ca fait plaisir :)

[@noel9335]

Super, une nouvelle vidéo... et toujours la chemise bleue... ;)

[@MachineLearnia]

C'est pas la meme ahah

[@amrimanel3855]

il est tjs beau avec n'importe quel chemise

[@PFstoker]

Yes une nouvelle vidéo ! 👍🏼

[@MachineLearnia]

:)

[@nathaliehanes6216]

Bonjour à toi.....Comment afficher l heure en permanence merci à vous dans un programme simple merci de votre compréhension

[@thomasbrunelouellet4370]

genial!

[@did6890]

Bonjour. Vraiment top tes vidéos. Une petite remarque, plutôt que ISO-8859-1 je crois qu’on peut écrire latin-1 ce qui est plus facile à retenir. A bientôt.

[@MachineLearnia]

Merci pour l'astuce, je vais la tester a l'avenir ! :)

[@shenaibdn2083]

Bonjour,, Mon programme indique une erreur de division par zéro, pouvez-vous m’aider à le corriger s’il vous plaît ? Def inverse(x): """ fonction qui renvoie l’inverse de x """ return 1/x Tests = [ 0.1*k for k in range(-10,11) Tests For x in Tests: print(inverse(x))

[@michelleyvanna]

Merci Guillaume

[@MachineLearnia]

de rien !

[@touriaakroud3862]

Merci. Est ce que possible de faire une vidéo qui explique comment calculer une fonction à plusieurs variables.

[@MachineLearnia]

Peux-tu m'expliquer ce que tu voudrais un peu plus en détails s'il te plait ?

[@samarchamekh7794]

bonjour monsieur, j'ai une question concernant feature selection, est ce qu'il est possible de sélectionner les colonnes les plus importantes à travers sa corrélation avec le target ou il faut étudier la corrélation entre colonne et colonne pour déduire les colonnes les plus importantes? merci

[@yanndev9450]

Super vidéo comme d'habitude :)

[@MachineLearnia]

Merci ;)

[@mahudace]

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\maceo\PycharmProjects\mymdp\principal.py", line 1, in import main File "C:\Users\maceo\PycharmProjects\mymdp\main.py", line 5 with open("mdp.txt", "w+") as mdp: ^ IndentationError: expected an indented block after function definition on line 4

[@MachineLearnia]

vous avez oubliez de mettre une indentation.

[@chainonsmanquants1630]

Wow Shift+tab ça va changer la vie !

[@MachineLearnia]

Je suis content alors :)

[@tezkrattroza5008]

bonsoir , svp a help please . donc j'ai définis mon Xtrain sur ce code X_train = train_set.drop(["débit", "ratio", "rend", "plante"], axis=1) ensuite je l'ai exécuté avc mon pipelien , une erreur s'affiche sur le shape de mon data , elle me suggère de " Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. je ne comprend pas pourquoi franchement , vous même a essayé d'exécuter ce code et ça a marché . merci d'avance

[@fredericmeyer8182]

L'encodage ISO-8859-1 est la référence mais son nom est latin-1, on peut mettre `encoding="latin-1"`, c'est plus facile à retenir. C'est pareil pour l'ISO-8859-15, pour le latin-9, qui intègre le symbole € notamment.

[@MachineLearnia]

Encore une chose que j'ai apprise, merci !

[@fredericmeyer8182]

@@MachineLearnia Merci, mais merci pour les vidéos j'ai appris beaucoup sur le ML et d'ailleurs je suis sur Discord aussi et c'est vrai que c'est passionnant ce qu'on y trouve.

[@chainonsmanquants1630]

Merci !

[@mhamedbokhari9354]

Bonsoir et un grand merci pour les précieux conseils que vous partagez généreusement. Voilà j'ai une petite question: dans la vidéo sklearn dans la prédiction du survived ( y) en fonction de x. Pourquoi on écrit modèle.predict(x) au lieu de modèl.predict(y). Merci

[@MachineLearnia]

Bonsoir et merci a vous. On écrit predict(X) car il faut effectuer une prédition a partir de données X (pas de données y). Ce sont les données X qui sont les entrées de votre modele.

[@HABHABA1]

Top ... c est très instructif

[@MachineLearnia]

Merci !

[@hajrashid-Imad]

merci beaucoup de vos efforts

[@MachineLearnia]

De rien :)

[@imkoussa]

Parfait , merci bq cher prof

[@MachineLearnia]

De rien :)

[@faridc.9743]

Bonjour, Voici mon erreur, pour le contexte : je veux faire une ACP sur les données d'une vidéo yt, ej charge donc les données : vid = pd.read_csv('video.csv') et quand je fait mon centrage & réduction : std_scale = preprocessing.StandardScaler().fit(X) j'ai ce message d''erreur : ValueError: could not convert string to float: 'kzbin.info/www/bejne/q4eYmaCmr9KKqbc' a vous lire !

[@ibrahimabarry8839]

Merci beaucoup Guillaume

[@MachineLearnia]

merci a toi d'etre toujours la ! :)

[@ibrahimabarry8839]

Machine Learnia mais je t’en prie !:)

[@kawtarmotya6930]

Super vidéo merci !

[@MachineLearnia]

De rien :)

[@ladragoneteam-coc8907]

Va tu faire des vidéos sur les gan et les encodeurs décodeurs ?

[@MachineLearnia]

Les GAN oui :) Que veux-tu dire par encodeur-décodeur ?

[@mhamedbokhari9354]

Merci.

[@MachineLearnia]

de rien !

[@jimmybosala]

slt, je n'arrive pas a installer python sur mon ordinateur

[@josephwandji8621]

Super ta video. Merci. S'il vous plait, comment faire apparaitre la colonne avec les indices de lignes dans notre code? Meme question pour donner un titre a une section avant d'ecrire un code?

[@MachineLearnia]

Merci ! :) Pour afficher les lignes, il faut appuyer sur "L" dans jupyter notebook. Pour créer un titre, il faut taper sur "m" dans une cellule pour la transformer en texte. Ensuite, on peut créer un titre avec le symbol #

[@sahbibayari7133]

Est-ce-que la partie mathématique de machine learning est difficile ? Quel sont les chapitre du mathématique que je dois l'apprendre ?

[@MachineLearnia]

Non ca n'est pas aussi difficile qu'on pourrait le penser. Il faut bien maitriser les statistiques et probabilité, le calcul différentiel et le calcul matriciel

[@traoreteddyadaire8270]

Ça faisait longtemps avec votre chaîne

[@MachineLearnia]

Oui ! Je fais de mon mieux pour produire des vidéos souvent et de bonnes qualité

[@traoreteddyadaire8270]

@@MachineLearnia merci pour tout

[@antoninl]

parfait 👌🏻

[@MachineLearnia]

Thanks :D

[@Enzo-js5uv]

Super comme vidéo :D

[@MachineLearnia]

De rien :)

[@nassimamezhoud9972]

Merci pour la video , mes j 'ai trouvé des erreurs dans mon application que j 'arrive pas à les corrigés comme " cannot set up a python SDK" ou encore the SDK seems invalid , veuillez m'indiquer svp comment faire pour pouvoir executer l'application

[@MachineLearnia]

Bonjour, Pour cette erreur il va falloir plus d'informations, je ne pense pas qu'on puisse en parler en commentaire (pas pratique) donc je vous invite a rejoindre notre discord.

[@tesseract3942]

ça te dirais de nous faire une vidéo tuto de Tenserflow ?

[@MachineLearnia]

Salut, c'est la prochaine séries de vidéos qui va sortir sur la chaîne ! :) (la première vidéo sort bientôt !)

[@rebhsoltani95]

bonjour Guillaume,tu fais un super travail ,svp j'ai cette erreur qui ne disparait jamais ,merci de me aider. fitness_x += (model_estimate(data,x, t, n))- data[t + 1][n]** 2 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (23,2) (19,2)

[@MachineLearnia]

Bonjour, désolé pour ma réponse tardive, c'est une erreur de dimension des tableaux Numpy. Je t'invite a voir la vidéos 13/30 sur Numpy et le broadcasting. Tu comprendras mieux le probleme, et sa solution, et tu ne referas plus cette erreur a l'avenir ! :)

[@rebhsoltani95]

@@MachineLearnia merciiiiiii énormément .c'est trés gentil de votre part monsieur.

[@nanoxiie_529]

in background = pygame.image.load("GamePyGuns/assets/bg.jpg") FileNotFoundError: No such file or directory.

[@SIDOU7774]

Merci bcp ferero vos vedios sont magnifiques, je vous demande svp si vous pouvez nous faire des exemple de projets de machine learning comme celui de titanic ou spam non spam ou sur les série chronologique... Ect, j'estime que les exemples est la meilleur façon de comprendre, et 1000 merci encore

[@joelattoukora9446]

Salut cher ami, il existe déjà un projet relatif au covid-19 sur cette chaîne KZbin. Ce sont les vidéos 27, 28 et 29 de la série python spécial machine learning.

[@MachineLearnia]

En effet j'ai déja fait une série de videos projets sur le covid, mais je vais faire plus de vidéos de projets a l'avenir !

[@popwa6977]

GOOD JOB!!!

[@MachineLearnia]

Merci :)

[@aboubacardiaw6812]

Merci énormément pour tes vidéos. Pourrais tu m'en dire davantage sur ce type d'erreurs ci-dessous s'il te plait, merci d'avance: ``` ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 2797 if is_single_key: 2798 if self.columns.nlevels > 1: -> 2799 return self._getitem_multilevel(key) 2800 indexer = self.columns.get_loc(key) 2801 if is_integer(indexer): ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _getitem_multilevel(self, key) 2847 def _getitem_multilevel(self, key): 2848 # self.columns is a MultiIndex -> 2849 loc = self.columns.get_loc(key) 2850 if isinstance(loc, (slice, Series, np.ndarray, Index)): 2851 new_columns = self.columns[loc] ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\multi.py in get_loc(self, key, method) 2679 lead_key, follow_key = key[:i], key[i:] 2680 start, stop = ( -> 2681 self.slice_locs(lead_key, lead_key) if lead_key else (0, len(self)) 2682 ) 2683 ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\multi.py in slice_locs(self, start, end, step, kind) 2541 # This function adds nothing to its parent implementation (the magic 2542 # happens in get_slice_bound method), but it adds meaningful doc. -> 2543 return super().slice_locs(start, end, step, kind=kind) 2544 2545 def _partial_tup_index(self, tup, side="left"): ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in slice_locs(self, start, end, step, kind) 4923 start_slice = None 4924 if start is not None: -> 4925 start_slice = self.get_slice_bound(start, "left", kind) 4926 if start_slice is None: 4927 start_slice = 0 ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\multi.py in get_slice_bound(self, label, side, kind) 2485 if not isinstance(label, tuple): 2486 label = (label,) -> 2487 return self._partial_tup_index(label, side=side) 2488 2489 def slice_locs(self, start=None, end=None, step=None, kind=None): ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\multi.py in _partial_tup_index(self, tup, side) 2558 if lab not in lev and np.ndim(lab) == 0 and not isna(lab): 2559 if not lev.is_type_compatible(lib.infer_dtype([lab], skipna=False)): -> 2560 raise TypeError(f"Level type mismatch: {lab}") 2561 2562 # short circuit TypeError: Level type mismatch: 0 ```

[@MachineLearnia]

Hm il faudrait en fait voir le code en entier, je pense qu'on devrait en parler sur Discord du coup.

[@salemibahtobji6231]

bonjour, pouvez vous citer les étapes à suivre pour rester en mode apprentissage et évoluer. Merci

[@MachineLearnia]

Pratiquer Pratiquer Pratiquer (sur Kaggle, etre dans une communauté comme la notre, lire des articles scientifiques) Mais oui je vais faire une video a ce sujet ne vous en faites pas :)

[@salemibahtobji6231]

@@MachineLearnia merci infiniment pour votre réponse j'ai voulu dire quels sont les chapitres que je peux étudier avant que vous postez des videos

[@komlansamuelzanou4648]

NameError Traceback (most recent call last) in ----> 1 e_potentielle(30, 6, 1234, 10) NameError: name 'e_potentielle' is not defined

[@pulsorion]

👀👍

[@hananeouach976]

Bonjour j'aimerais vous poser une question si possible, si, dans une classification binaire, j'ai des valeurs du recall et de precision qui se rapprochent serait il un bon signe c'est à dire qu'on a pas d'overfitting??

[@MachineLearnia]

Je ne suis pas sur de comprendre a 100% votre question, mais vous pouvez la poser sur notre discord également :)

[@ulrichkarlodjo1457]

Ah Guillaume 😌😌🔥🤓💻

[@MachineLearnia]

Ca fait toujours autant plaisir de voir que tu suis mes vidéos :)

[@ulrichkarlodjo1457]

@@MachineLearnia je reste toujours à l'affût de tes nouvelles vidéos la cloche et le discord sont là en plus pour me les notifier 🙂✨

[@aquilasfoundohou2448]

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe9 in position 7: invalid continuation byte

[@MachineLearnia]

Je donne la réponse a cette question dans la vidéo, cela n'a pas marché ?

[@robinchriqui2407]

UFuncTypeError: ufunc 'multiply' cannot use operands with types dtype('

[@MachineLearnia]

Alors ca c'est une erreur concernant une des fonctions universelles de Numpy (UFunc) qui concerne la fonction multiply. Les data types que vous voulez multiplier ne sont pas compatible (on dirait que vous voulez multiplier des données de date et de temps ?) Vous devriez essayer de multiplier vos matrices sans recourir a la fonction multiply.

[@robinchriqui2407]

@@MachineLearnia exactement je travaille sur des delta times

[@imammalickndiaye9035]

c'est cool

[@MachineLearnia]

Merci :)

[@laamecheanouar4148]

J'ai reconcontré ce message avec le gestionnaire de package, comment j'enlève cette erreur : pip install numpy ^ SyntaxError: invalid syntax

[@MachineLearnia]

Ce message vient d'un éditeur Python (meme si vous utilisez la console). Vous l'avez peut-etre accidentellement ouvert (l'éditeur python). vous pouvez tentez d'écrire !pip install numpy (avec le ! au début)

[@laamecheanouar4148]

@@MachineLearnia malheureusement, ne fonctionne pas.

[@MachineLearnia]

@@laamecheanouar4148 étrange. Le mieux serait alors d'en discuter sur notre serveur discord.

[@japanfigs8063]

Je suis preneur pour une formation Tensorflow (si tu maitrises l'outil).

[@MachineLearnia]

Oui je l'utilise tous les jours. Je prépare une formation dessus en ce moment :)

[@japanfigs8063]

@@MachineLearnia Trop cool 😎 Tu es un chef !

[@aquilasfoundohou2448]

Bonjour, veuillez m'aider à resoudre ce problème

[@bensadililia3359]

No modul named tonsorflow core estimator . J'arrive pas a trouver une solution

[@MachineLearnia]

Vous avez bien installé tensorflow ? vous avez bien activé le bon environnement ? Vous pouvez partager votre code sur notre discord?

[@bensadililia3359]

@@MachineLearnia pip install tensorflow --user --upgrade je fais pour installer tensorflow mais apres un moment il me donne fileeeee

[@aquilasfoundohou2448]

Qu'est ce qui peut être à l'origine de cette erreur

[@twist1.002]

J’arrive pas à prendre le contrôle de mon téléphone volé et je le localise juste à 500m de moi stp aide moi

[@MachineLearnia]

Je ne vois pas comment je peux vous aider la dessus, désolé

[@ghribifathia1939]

TypeError: 'delimter' is an invalid keyword argument for this function

[@MachineLearnia]

Bonjour, essayez "delimiter" (c'est une petite faute de frappe on dirait) ^^

[@didierleprince6106]

Errare pythum est, perseverare diabolicum 😊

[@MachineLearnia]

Vous êtes trop fort pour moi ahah je dois aller sur google translate pour le coup 😅 On va faire une IA qui parle latin alors !

[@risiboule5573]

Si j'avais du partager toutes mes erreurs pythons sous cette vidéo KZbin m'aurait ban pour spamming :rire:

[@MachineLearnia]

Ahah tout le monde fait des erreurs, moi le premier !

[@MagnetoCraft]

La différence entre KZbin et twitch : KZbin : gg pour les 20k abos Twitch : gg pour les 1 abos

[@MachineLearnia]

Ahah oui c'est un peu ca :)

[@Mohamed-Maghrebi]

Tu es encore vivant xD

[@MachineLearnia]

Ahah ! Oui !

[@michaeldubois3061]

Bonjour! Je suis un adepte de votre chaine, et je souhaite aujourd'hui vous faire part de mon erreur pythonique. # Affichage du Contexte ## J'étais tranquillement en train de découper un dendrogramme, quand soudain, j'ai rencontré cette erreur... --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) in 1 # Coupage du dendrogramme en 6 clusters ----> 2 clusters = sch.fcluster(dendrogram, 6, criterion='maxclust') ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/scipy/cluster/hierarchy.py in fcluster(Z, t, criterion, depth, R, monocrit) 2563 """ 2564 Z = np.asarray(Z, order='c') -> 2565 is_valid_linkage(Z, throw=True, name='Z') 2566 2567 n = Z.shape[0] + 1 ~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/scipy/cluster/hierarchy.py in is_valid_linkage(Z, warning, throw, name) 2251 name_str) 2252 if Z.dtype != np.double: -> 2253 raise TypeError('Linkage matrix %smust contain doubles.' % name_str) 2254 if len(Z.shape) != 2: 2255 raise ValueError('Linkage matrix %smust have shape=2 (i.e. be ' TypeError: Linkage matrix 'Z' must contain doubles. ### ps: voici le code de la cellule precedente qui a bien fonctionné en affichant ledit dendrogram (via Jupyter Notebook) X = echantillon_2017.iloc[:,[1, 4]].values #affichage du dendrogramme dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(X, method='ward'))

[@MachineLearnia]

Bonjour, hm je ne suis pas sur de savoir d'ou vient l'erreur juste par ton message. Il faudrait que tu nous rejoignes sur discord pour en parler plus longuement, désolé !

[@fatimazahrasoulaimani4726]

Mercii bcp pour cette video qui est tres riche, s.v.p. pouvez-vous m'expliquer cette erreur: C:\Users\HP\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:28: RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars AttributeError Traceback (most recent call last) in 28 S = r_array[i,j]+g_array[i,j]+b_array[i,j] 29 mu = S/3 ---> 30 vect.append(mu) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

[@MachineLearnia]

Bonjour et désolé pour ma réponse un peu tardive. Vous essayez d'utiliser la méthode append() pour ajouter une valeur a la fin de votre tableau Numpy. Mais cette méthode n'existe pas sur les tableaux numpy. Elle n'existe que sur les listes. Ce que vous pouvez faire, c'est vous assurer de créer une liste vide au début de votre code : vect = [] Voila !

[@fatimazahrasoulaimani4726]

​@@MachineLearnia Bonjour, Merci pour votre réponse, mais je l'ai déja créé et toujours j'ai la même erreur!!

[@fatimazahrasoulaimani4726]

voila mon code : import cv2 from PIL import Image import glob import numpy as np import os data_path = os.path.join("C:\\Users\\HP\\Desktop\\S3\\IMAGEmining\\Atelier1\\DataSet\\obj_decoys", '*g') files = glob.glob(data_path) data = [] vect = [] for f in files: img = Image.open(f) data.append(Image.open(f)) for d in data: r, g, b = d.split() r_array = np.array(r) g_array = np.array(g) b_array = np.array(b) mu_R = np.mean(r_array) sd_R = np.std(r_array) mu_B = np.mean(b_array) sd_B = np.std(b_array) mu_G = np.mean(g_array) sd_G = np.std(g_array) vect.append(mu_R) vect.append(sd_R) vect.append(mu_G) vect.append(sd_G) vect.append(mu_B) vect.append(sd_B) vect = np.array(vect).reshape(270, 6) for i in range(0,r_array.shape[0]): for j in range(0,r_array.shape[1]): S = r_array[i,j]+g_array[i,j]+b_array[i,j] mu = S/3 vect.append(mu)