import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn import linear_model from pandas import DataFrame %matplotlib inlin #N225株価 2018年分をCSVファイルから読み込み、Yに設定する X = DataFrame(pd.read_csv('1321nikkei225_2018.csv2',encoding="shift-jis",header=1,usecols=[ '終値調整値'])) Y = DataFrame(pd.read_csv('9984sb_2018.csv2',encoding="shift-jis",header=1,usecols=[ '終値調整値'])) model=linear_model.LinearRegression() model.fit(X,Y) #Xの最小値から最大値まで、1刻みの配列を生成する。 tmp=np.arange(X.min()[0],X.max()[0],1) #print(tmp) #Numpyのnewaxis関数を使い、2次元配列形式に変換する px=tmp[:,np.newaxis] #線形回帰モデルのpredict関数に渡して、Y座標を作ります。model.predictは推定する関数 py=model.predict(px) plt.plot(px,py,color='red') # 散布図を描画 plt.scatter(X,Y) plt.show()
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2020/05/29 06:52
2020/05/29 06:59
2020/05/29 09:12