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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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python: 線型回帰分析のグラフ表示での型のエラー

touho

総合スコア26

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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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投稿2018/06/24 18:15

編集2018/06/24 18:24

前提・実現したいこと

パイソンでCSVファイルの統計データを読み込み、そのデータをプロットすること、
そして、そのデータを線形回帰分析して、結果得られた直線もプロットすること

この二点を目指しています。
OS: windows10
エディタ・コンパイラ: visual studio code

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last): File "c:\Users\~\Desktop\データボックス\自主学習\線形回帰自主ゼミ\身長の推移.py", line 37, in <module> result=least_squares(fit_func,param, args=(x,y)) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\_lsq\least_squares.py", line 799, in least_squares f0 = fun_wrapped(x0) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\_lsq\least_squares.py", line 794, in fun_wrapped return np.atleast_1d(fun(x, *args, **kwargs)) File "c:\Users\~\Desktop\データボックス\自主学習\線形回帰自主ゼミ\身長の推移.py", line 15, in fit_func residual =y - func(x,b1,b2) File "c:\Users\~\Desktop\データボックス\自主学習\線形回帰自主ゼミ\身長の推移.py", line 11, in func return b1+b2*x TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

該当のソースコード

python

1import csv 2 3import matplotlib.pyplot as plt 4import numpy as np 5import pandas as pd 6from scipy.optimize import least_squares 7 8# 最小二乗法のための関数を宣言 9 10def func(x,b1,b2): 11 return b1+b2*x 12 13def fit_func(param, x, y): 14 b1, b2= param 15 residual =y - func(x,b1,b2) 16 return residual 17 18# csvファイル読み込み 19 20dframe = pd.read_csv('FEH_00400002_180620142806.csv') 21c="高等学校(17歳)" 22a = dframe[c] # 分析対象y値の列ベクトル 23 24 25 26b=[] # 分析対象xがyに対し単射なことを生かして、分析対象x値を生成 27for i in range(len(a)): 28 b.append(i) 29 30 31# 最小二乗法 32 33x=[] # プロット用変数 34y=[] 35param=[0,0] 36 37result=least_squares(fit_func,param, args=(x,y)) 38 39b1, b2=result[0] # 結果の格納 40b1_err=np.sqrt(result[1][0,0]) 41b2_err=np.sqrt(result[1][1,1]) 42 43""" 44# チェッカー 45 46print(a) 47print(b) 48print(b1) 49print(b2) 50print(b1_err) 51print(b2_err) 52print(np.sqrt(result[1])) 53 54""" 55 56# 回帰直線のプロット 57 58plt.figure(figsize=(20, 20)) #グラフのサイズを設定 12 59x1 = np.linspace(0,220,20,30) # xの値域(0, 1, 2, 3) 60y1 = func(x1,b1,b2) # 直線の式 61plt.plot(x1,y1,"r-") # 直線を引く 62 63y1=b1-b1_err+(b2-b2_err)*(x1) # 予測範囲のプロット 64plt.plot(x1,y1,"r-") 65y1=b1+b1_err+(b2+b2_err)*(x1) 66plt.plot(x1,y1,"r-") 67 68# 散布図のプロット 69 70plt.scatter(b,a,color='black' , marker='o' ,s=10) 71plt.grid(which='major ', color=' black ',linestyle='−−') #グリッドの 設定 72plt.xticks(fontsize=20) #x 軸の目盛の設定 73plt.yticks(fontsize=20) #y 軸の目盛の設定 74plt.xlim(0,220)#x の表示範囲を設定 75plt.ylim(130,180) #y の表示範囲を設定 76plt.xlabel('x年前',fontsize =20) #x 軸のラベルを設定 77plt.ylabel('17歳の平均身長',fontsize =20) #y 軸のラベルを設定 78plt.title(' 平均身長の伸びについて ',fontsize =20) #グラフタイトルの設定 79plt.tight_layout() #グラフレイアウトの自動調整 80plt.savefig('./plot_orion1.eps') #グラフを e p s ファイルに書き出し 81plt.show() #ディスプレイにグラフを表示 82 83

試したこと

http://ni4muraano.hatenablog.com/entry/2017/09/18/215200
これに従い、ライブラリを変更。なんらの変化なし。

リストをnp.array()に入れたり訂正したり。なんらの変化無し。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

VSC1.24.1

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hayataka2049

2018/06/24 18:18

エラーはtraceback等も省略せず全文掲載してください。特にどの部分でエラーが出たのかわかるように
touho

2018/06/24 18:21

こんばんは、ご指摘ありがとうございます。よろしくおねがいします。
hayataka2049

2018/06/24 18:22

名前とかは伏せたければ伏せて良いですよ(編集履歴残っちゃうけど)
touho

2018/06/24 18:23

確かに…
guest

回答1

0

ベストアンサー

args=(x,y)だとすぐ上で定義した空リストが渡るので、b2*xがiterable*数値と解釈されそうになり、その結果落ちてますね。

python

1>>> [1,2,3]*2 2[1, 2, 3, 1, 2, 3] 3>>> a = np.float64(2.0) 4>>> [1,2,3]*a 5Traceback (most recent call last): 6 File "<stdin>", line 1, in <module> 7TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

なんの分析なのかいまいちよくわかっていませんが、xとyはそれぞれデータから取ってくるはず。xは説明変数のnumpy配列、yは目的変数のnumpy配列になるように渡せば良いと思いますよ。

投稿2018/06/24 18:33

hayataka2049

総合スコア30933

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touho

2018/06/24 18:47

まさか空データを渡していることに気づかなかったなんて…笑 指摘なども含め、ありがとうございました! 解決いたしました。
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