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数値を配列に変換し1次元の画像にする方法

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aramisu

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前提・実現したいこと

pythonで機械学習を勉強している初心者です。
現在こちらのサイトを参考にして、為替の機械学習について勉強しています。
(データの準備)段階の終値を画像に変換させるところを行いたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

参考サイトと同じように終値を取得し、画像へと変換させたいのですが、
変換ができていない状況です。
最終的には画像をスライドさせる段階まで行い、
学習させるためのデータセットの作成を行いたいと考えております。

画像変換のコードと変換結果
plt.imshow(x.reshape(1, -1), vmin=0.0, vmax=1.0,cmap='summer', interpolation='nearest')


![イメージ説明

該当のソースコード

#ライブラリのインポート
# -*- coding: utf-8 -*-
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
#import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython.core.display import display
#import urllib3
%matplotlib inline

#為替データの読み込みと終値の取得
p=pd.read_csv("EUR.csv")
df = pd.DataFrame(p)
print(df)
b="Close"
x=df[b] 
#x=df[b] / df[b].max()
print(x)
x.plot()
#画像への変換
plt.imshow(x.reshape(1, -1), vmin=0.0, vmax=1.0,cmap='summer', interpolation='nearest')

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

[実行環境]
Win10 64bit
anaconda3(64)
jupyter notebook

[為替のデータ取得サイト]
FXDD
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回答 2

+1

図を見る限り、1x2500 くらいのサイズの画像を表示しているわけですので、画像が潰れて線のように描画されるのはしょうがないかとおもいます。

修正する方法としては、imshow() に extent 引数を渡すことで、画像を拡大/縮小することが出来ますので、画像の縦幅を横幅の 1/10 程度まで拡大してあげると良いかと思います。(この比率は好みに応じて適当に設定してください)
またこの際のY軸のラベル値は全く無意味な値なので、非表示にしておいたほうが良いかもしれません。

以下にサンプルを書きましたので、参考にしてください。

b = 'Close'
x=df[b] / df[b].max()
ax = plt.subplot()
ax.imshow(x.reshape(1, -1), vmin=0.0, vmax=1.0, cmap='summer', interpolation='nearest', extent=(0,len(x),0,len(x)/10))
ax.get_yaxis().set_visible(False)
ax.set_xticks(range(len(data.columns)))

plt.show()

できれば、横軸も数字ではなく時系列データにしたいところですが・・。

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0

データ数=画像の幅なので、データが増えると画像の幅も増えていきますが、その画像を、生成(もしくは表示)する幅に収めようとすると画像全体を圧縮することになり、縦方向は潰れてしまいます。
例えば、10000×20の画像の幅を500にしようとすると500x1になる、ということです。
一度、データ数を減らして試してみて下さい。(10〜20程度)

それに加えて、imshow引数でvmin=0.0, vmax=1.0が指定されているので、データを0.0~1.0に正規化しないといけません。それっぽい処理をコメントアウトしていますが、

#x=df[b] / df[b].max()
#↓
x = (x - x.min()) / (x.max() - x.min())

でいけるんじゃないかと思います。

もしくは、xはそのままで、vmin=0.0, vmax=1.0を削除して正規化をimshowに任せてしまうか。

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