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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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argument expected, got floatのエラー修正方法

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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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投稿2019/11/22 18:43

編集2019/11/23 00:38

前提・実現したいこと

pythonで株価分析をしていますが、どうしてもデータ型などの問題が出ています。
このエラーはどこを直せばいいでしょうか

発生している問題・エラーメッセージ

/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:19: DataConversionWarning: Data with input dtype int64, float64 were all converted to float64 by the scale function. --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-21-a63fa9883d4a> in <module> 34 print(accuracy) 35 predicted_data = lr.predict(predict_data) ---> 36 print(predicted_data) /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in array_str(a, max_line_width, precision, suppress_small) 1502 return _guarded_str(np.ndarray.__getitem__(a, ())) 1503 -> 1504 return array2string(a, max_line_width, precision, suppress_small, ' ', "") 1505 1506 def set_string_function(f, repr=True): /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in array2string(a, max_line_width, precision, suppress_small, separator, prefix, style, formatter, threshold, edgeitems, sign, floatmode, suffix, **kwarg) 666 return "[]" 667 --> 668 return _array2string(a, options, separator, prefix) 669 670 /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in wrapper(self, *args, **kwargs) 458 repr_running.add(key) 459 try: --> 460 return f(self, *args, **kwargs) 461 finally: 462 repr_running.discard(key) /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in _array2string(a, options, separator, prefix) 484 485 # find the right formatting function for the array --> 486 format_function = _get_format_function(data, **options) 487 488 # skip over "[" /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in _get_format_function(data, **options) 417 return formatdict['longfloat']() 418 else: --> 419 return formatdict['float']() 420 elif issubclass(dtypeobj, _nt.complexfloating): 421 if issubclass(dtypeobj, _nt.clongfloat): /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in <lambda>() 356 'int': lambda: IntegerFormat(data), 357 'float': lambda: --> 358 FloatingFormat(data, prec, fmode, supp, sign, legacy=legacy), 359 'longfloat': lambda: 360 FloatingFormat(data, prec, fmode, supp, sign, legacy=legacy), /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in __init__(self, data, precision, floatmode, suppress_small, sign, **kwarg) 835 self.large_exponent = False 836 --> 837 self.fillFormat(data) 838 839 def fillFormat(self, data): /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in fillFormat(self, data) 892 sign=self.sign == '+') 893 for x in finite_vals) --> 894 int_part, frac_part = zip(*(s.split('.') for s in strs)) 895 if self._legacy == '1.13': 896 self.pad_left = 1 + max(len(s.lstrip('-+')) for s in int_part) /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in <genexpr>(.0) 892 sign=self.sign == '+') 893 for x in finite_vals) --> 894 int_part, frac_part = zip(*(s.split('.') for s in strs)) 895 if self._legacy == '1.13': 896 self.pad_left = 1 + max(len(s.lstrip('-+')) for s in int_part) /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in <genexpr>(.0) 891 unique=unique, trim=trim, 892 sign=self.sign == '+') --> 893 for x in finite_vals) 894 int_part, frac_part = zip(*(s.split('.') for s in strs)) 895 if self._legacy == '1.13': integer argument expected, got float

該当のソースコード

grouped_df = df.groupby(((df['Index'] == 0).cumsum())) for i in range(1,100): df_saved = grouped_df.get_group(i).reset_index() print(type(df_saved)) #predict:予測ラベル(30日間後の値をラベルに入力) df_saved['label'] = df_saved['Close'].shift(-30) X = df_saved.drop(["label","Index","Date"],axis=1) X = sklearn.preprocessing.scale(X) print(type(X)) X.shape predict_data = X[-30:] predict_data.shape # (30, 7) X = X[:-30] X.shape y = np.array(df_saved["label"]) y.shape y = y[ : -30] y.shape X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, test_size = 0.2) lr = sklearn.linear_model.LinearRegression() lr.fit(X_train,y_train) accuracy = lr.score(X_test, y_test) print(accuracy) predicted_data = lr.predict(predict_data) print(predicted_data.dtype)

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/23 00:39

ご指摘ありがとうございます。
meg_

2019/11/23 04:08

エラーメッセージでは「---> 36 print(predicted_data)」ですが、ソースコードでは「print(predicted_data.dtype)」となっています。 どちらが正しい状態なのですか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/23 04:36

「---> 36 print(predicted_data)」が正しいです
quickquip

2019/11/23 04:37

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