質問編集履歴
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ソースの追記を致しました。
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@@ -13,9 +13,42 @@
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2 18 2.2
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・・・・・
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+
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### 該当のソース
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```
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19
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```
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+
def read_file_to_dataframe(filenames):
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+
dfs = []
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+
for filename in filenames:
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+
original_df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=0)
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+
dfs.append(original_df)
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+
return dfs
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+
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+
def time_series_data_to_array(dataframes, target_col=''):
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+
tsdata = []
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+
for i, df in enumerate(dataframes):
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+
tsdata.append(df[target_col].values.tolist()[:])
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+
len_max = 0
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+
for ts in tsdata:
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+
if len(ts) > len_max:
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+
len_max = len(ts)
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+
for i, ts in enumerate(tsdata):
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+
len_add = len_max - len(ts)
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+
tsdata[i] = ts + [ts[-1]] * len_add
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+
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+
tsdata = np.array(tsdata)
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+
return tsdata
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+
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+
def transform_vector(time_series_array):
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+
stack_list = []
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+
for j in range(len(time_series_array)):
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+
data = np.array(time_series_array[j])
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+
data = data.reshape((1, len(data))).T
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+
stack_list.append(data)
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+
stack_data = np.stack(stack_list, axis=0)
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+
return stack_data
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50
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+
```
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51
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+
```
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df2=read_1file_to_dataframe('sample_data.csv')
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20
53
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```
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21
54
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```
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2
ソース部分を```で囲みました。
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File without changes
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@@ -15,12 +15,14 @@
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15
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16
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### 該当のソース
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17
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```
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+
```
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df2=read_1file_to_dataframe('sample_data.csv')
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```
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```
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21
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tsdata = time_series_data_to_array(dataframes=df2, target_col='data')
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stack_data = transform_vector(time_series_array=tsdata)
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```
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+
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24
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```
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plt.figure(figsize=(16,9))
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for yi in range(2):
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1
ソース部分を```で囲みました。
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File without changes
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@@ -1,4 +1,4 @@
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1
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-
### 前提・実現したいこと
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1
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+
```### 前提・実現したいこと
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Python 3.6.4およびtslearnを使用して、経時データのK-Shapeによるクラスタリングを行っています。
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一つのグラフ中の複数のサンプルの凡例を示したいです。
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@@ -13,15 +13,15 @@
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13
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2 18 2.2
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14
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・・・・・
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15
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### 該当のソース
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-
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+
```
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df2=read_1file_to_dataframe('sample_data.csv')
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-
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+
```
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20
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+
```
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tsdata = time_series_data_to_array(dataframes=df2, target_col='data')
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22
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stack_data = transform_vector(time_series_array=tsdata)
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-
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-
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+
```
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+
```
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25
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plt.figure(figsize=(16,9))
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26
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for yi in range(2):
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27
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plt.subplot(2, 1, 1 + yi)
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@@ -32,5 +32,6 @@
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32
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plt.legend(loc="upper right")
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33
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plt.tight_layout()
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34
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plt.show()
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+
```
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以上、宜しくお願い致します。
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