🎄teratailクリスマスプレゼントキャンペーン2024🎄』開催中!

\teratail特別グッズやAmazonギフトカード最大2,000円分が当たる!/

詳細はこちら
Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

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。

Q&A

解決済

1回答

715閲覧

python エラー 未来の株価と比較

PPAP_AWS

総合スコア105

Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/12/01 12:58

編集2020/12/02 08:00

Google Colaboratory にて、株のS&P500種指数データを予想する。コードを練習中なのですが、エラー内容が24の範囲外なのでエラーです。的なことが出てるのですが、多分以下のコードらへんからおかしいと思われるのですが、どこのコードの数字を変更すれば良いのか。わからないため、ご教授お願いいたします。

for epoch in range(epochs): print() print(f'Epoch: {epoch+1}') run_train() extending_seq = train_seq[-test_size:].tolist() run_test() plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.xlim(-20, len(y)+20) plt.grid(True) plt.plot(y.numpy()) plt.plot( range(len(y)-test_size, len(y)), extending_seq[-test_size:] ) plt.show()

plt.plot(train_losses)

plt.plot(test_losses)

predicted_normalized_labels_list = extending_seq[-test_size:]

predicted_normalized_labels_array_1d = np.array(predicted_normalized_labels_list) predicted_normalized_labels_array_1d

predicted_normalized_labels_array_2d = predicted_normalized_labels_array_1d.reshape(-1, 1) predicted_normalized_labels_array_2d

predicted_labels_array_2d = scaler.inverse_transform(predicted_normalized_labels_array_2d) predicted_labels_array_2d

len(predicted_labels_array_2d)

stock_data["Adj Close"][-test_size:]

len(stock_data["Adj Close"][-test_size:])

stock_data.index

x_2018_10_to_2020_09 = np.arange('2018-10', '2020-10', dtype='datetime64[M]') x_2018_10_to_2020_09

len(x_2018_10_to_2020_09)

fig = plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.title('S$P500 prediction with test data') plt.ylabel('Price') plt.grid(True) plt.autoscale(axis='x', tight=True) fig.autofmt_xdate() plt.plot(stock_data["Adj Close"]['2016-01':]) plt.plot(x_2018_10_to_2020_09, predicted_labels_array_2d) plt.show()

stock_data["Adj Close"]['2018-10':]

len(stock_data["Adj Close"]['2018-10':])

real_labels_array_1d = stock_data["Adj Close"]['2018-10':].values real_labels_array_1d

predicted_labels_array_2d

predicted_labels_array_1d = predicted_labels_array_2d.flatten() predicted_labels_array_1d

len(predicted_labels_array_1d)


python

1up_and_down_list = [] 2 3for i in range(len(real_labels_array_1d)): 4 difference = real_labels_array_1d[i] - predicted_labels_array_1d[i] 5 up_and_down_list.append(difference) 6 7up_and_down_list



error

1--------------------------------------------------------------------------- 2IndexError Traceback (most recent call last) 3<ipython-input-45-65a12ea1ba52> in <module>() 4 2 5 3 for i in range(len(real_labels_array_1d)): 6----> 4 difference = real_labels_array_1d[i] - predicted_labels_array_1d[i] 7 5 up_and_down_list.append(difference) 8 6 9 10IndexError: index 24 is out of bounds for axis 0 with size 24

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

meg_

2020/12/01 13:48

> len(predicted_labels_array_1d) 上記の結果は何ですか?
PPAP_AWS

2020/12/01 13:49

ご返信ありがとうございます。 predicted_labels_array_1d = predicted_labels_array_2d.flatten() predicted_labels_array_1d ↓ array([2711.84921459, 2720.35965459, 2728.21243772, 2735.50121056, 2742.29714027, 2748.66319059, 2754.64836883, 2760.28836512, 2765.61237075, 2770.64084096, 2775.39135446, 2779.8807442 , 2784.12062278, 2788.12249626, 2791.90415644, 2795.47647014, 2798.84785386, 2802.02778942, 2805.02693061, 2807.85305467, 2810.51521729, 2813.02407224, 2815.39272366, 2817.62330229]) になります。
meg_

2020/12/01 13:58

predicted_labels_array_1dの中身ではなくlen(predicted_labels_array_1d)を教えてください。
PPAP_AWS

2020/12/01 14:32

再度追記いたしました。 ご確認お願いいたします。
meg_

2020/12/02 08:39

何を追記されたのか分からないのですが、「predicted_labels_array_1d」の要素数はいくつなのでしょうか? おそらく「index 24」がpredicted_labels_array_1dのインデックスを越えてるんでしょうね。
PPAP_AWS

2020/12/02 08:50

HPから、取得するファイルの期間を変更し再度よお見込みしたところ、無事にエラー無く通りました。
PPAP_AWS

2020/12/02 08:51

取得するファイルの期間内でないことが、インデックスの数を見て気づきました。 また、同じ期間内でないとエラーがしてしまう事を学びました。ありがとうございました。
guest

回答1

0

自己解決

取得するファイルの期間内でないことが、インデックスの数を見て気づきました。
また、同じ期間内でないとエラーがしてしまう事を学びました。ありがとうございました。

今後ともよろしくお願いいたします。

投稿2020/12/02 09:03

PPAP_AWS

総合スコア105

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.36%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問