cocatenateでarray同士を結合出来ない

Question

前提・実現したいこと

Python初心者です。
現在機械学習に関する勉強を進めており、以下の記事に倣い、線形回帰に関するコードを書いていたのですが、配列同士の結合でエラーが発生してしまいました。

https://qiita.com/wsuzume/items/09a59036c8944fd563ff

発生している問題・エラーメッセージ

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AxisError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-9a1db8d5e631> in <module>
      5 
      6 # 重みWを求める
----> 7 W = linear_regression(data['x'].values, data['y'].values)

<ipython-input-4-9a1db8d5e631> in linear_regression(X, Y)
      1 def linear_regression(X, Y):
----> 2     X = np.concatenate((np.ones(X.shape[0]), X), axis=1)
      3     W = (np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T)).dot(Y)
      4     return W
      5 

AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

# 線形回帰モデル用データセット
# a : slope of a line
# b : intercept of a line
# size : number of data
# xlim : domain of variable x
# scale : standard deviation
def linear_dataset(a, b, size, xlim=[0, 1], scale=None):
    x = np.random.uniform(xlim[0], xlim[1], size)
    y = a * x + b
    if scale is not None:
        noize = np.random.normal(0, scale, size)
        y = y + noize
    df = pd.DataFrame()
    df['x'] = x
    df['y'] = y
    return df

# データを生成
data = linear_dataset(0.5, 0.2, 20, scale=0.03)

def linear_regression(X, Y):
    X = np.concatenate((np.ones(X.shape[0]), X), axis=1)
    W = (np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T)).dot(Y)
    return W

# 重みWを求める
W = linear_regression(data['x'].values, data['y'].values)

現状の認識

一次元配列Xと、これとshapeが等しい単位行列をconcatenateで結合するときにエラーが発生しているという認識でいます。

Answer 1

記事のミスのはずです。

まず前提として、np.concatenateは新しいaxisを作って結合するということはできず、すでに存在するaxisでの結合を行います。1次元配列同士を結合すれば俗に言う1次元配列になる（するしかない）ということです。axisの概念がわからなければ解説記事を探してみてください。

今回はデータとnp.onesで得た配列（余談ですが、これは「要素すべてが1」であって単位行列ではありません）を結合して俗に言う2次元配列にする必要があります。

np.concatenateと似たような配列の結合関数にnp.stackがあり、こちらは新しいaxisを作って結合できます。ということで、一行だけ書き換えてください。

    # X = np.concatenate((np.ones(X.shape[0]), X), axis=1)
    X = np.stack((np.ones(X.shape[0]), X), axis=1)

これで実行できるようになるはずです。

Comments

[退会済みユーザー]

ご回答ありがとうございます！
単位行列ではないですね‥お恥ずかしい。
結合関数の件、参考になりました。また先に進めそうです。