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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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Python csv 回帰

yuyuziq

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pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/05/29 05:48

編集2020/05/29 09:13
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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回答1

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このスクリプトを実行しているディレクトリに該当ファイルが存在しないのでは。
入力ファイルをフルパスで指定してみてください。

投稿2020/05/29 06:12

x98000

総合スコア1096

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yuyuziq

2020/05/29 06:52

すみません、初心者なものでその方法など教えていただけないでしょうか
x98000

2020/05/29 06:59

「フルパス」の意味が分からないですかね。 なんのOSを使っているかわかりませんが、'1321nikkei225_2018.csv2' と書かれている部分を '/user/home/test/1321nikkei225_2018.csv2' のように絶対パスで書くイメージです。
yuyuziq

2020/05/29 09:12

解決しました。ありがとうございます。
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