pandasとnumpyの切り替えがうまくいきません

Question

前提・実現したいこと

https://qiita.com/tsunaki/items/a5f3f975a31dc45fc9c9
を参考に株価予想をしようとしています。

http://k-db.com/
のサービスが終了しているので、自分で作成したcsvデータを読み込んでいるのですが、サンプルコード通りにpandasで読み込んでas_matrixを使ってnumpyに切り替えているつもりなのですが、エラーが出ます。

データのロードのところくらいしか変更していないのですが、なぜエラーになるのでしょうか。また、どのように修正したらよいのでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'as_matrix'

該当のソースコード

全部載せると長いのですが一応全部載せます。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import preprocessing
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.layers.recurrent import LSTM

class Prediction :

  def __init__(self):
    self.length_of_sequences = 10
    self.in_out_neurons = 1
    self.hidden_neurons = 300

  def load_data(self, data, n_prev=10):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(data) - n_prev):
      X.append(data.iloc[i:(i+n_prev)].as_matrix())
      Y.append(data.iloc[i+n_prev].as_matrix())
    retX = numpy.array(X)
    retY = numpy.array(Y)
    return retX, retY
  
  def create_model(self) :
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(self.hidden_neurons, \
              batch_input_shape=(None, self.length_of_sequences, self.in_out_neurons), \
              return_sequences=False))
    model.add(Dense(self.in_out_neurons))
    model.add(Activation("linear"))
    model.compile(loss="mape", optimizer="adam")
    return model

  def train(self, X_train, y_train) :
    model = self.create_model()
    # 学習
    model.fit(X_train, y_train, batch_size=10, epochs=100)
    return model

batch_xs=pandas.read_csv('batch_xs.csv',header=None)
test_xs=pandas.read_csv('test_xs.csv',header=None)

x_train, y_train = prediction.load_data(batch_xs.iloc[:,0], prediction.length_of_sequences)
x_test,  y_test  = prediction.load_data(test_xs.iloc[:,0], prediction.length_of_sequences)


if __name__ == "__main__":

  prediction = Prediction()
  model = prediction.train(x_train, y_train)

  predicted = model.predict(x_test)
  result = pandas.DataFrame(predicted)
  result.columns = ['predict']
  result['actual'] = y_test
  result.plot()
  plt.show()

Answer 1

ぱっとエラーコードを見たところ

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'as_matrix'

と書いてあり、なにかのオブジェクトにas_matrixがないことが分かります
おそらくprediction.load_data()内のdata.iloc[i:(i+n_prev)]かdata.iloc[i+n_prev]に単なる数字が入っているのではないでしょうか？

as_matrixはDataFrameをarrayに変換する関数だったと思うのでどちらもDataFrameでないと正しく動きません
cvsのデータ構造が分からないためこれ以上何も言えませんが参考にしてみてください

Comments

[chain]

なるほど、そういうことですか。次元を変更したらうまくいきました。ありがとうございます！