teratail
回答率
85.47%
質問するログイン新規登録
トップCSVに関する質問データ同士の計算とグラフ化

編集履歴

質問編集履歴

7

修正

2023/01/28 15:16

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
@@ -1 +1 @@
1
- CSVファイルから得たデータ同士の計算とグラフ化
1
+ データ同士の計算とグラフ化
test CHANGED
@@ -1,8 +1,6 @@
1
-
2
- データから散布図と回帰曲線を描くプログラムを作っています。
3
1
 
4
2
  ### 実現したいこと
5
- CSVファイルから欲しいデータを取り出し、データ同士で計算し散布図、回帰曲線を表示させる。
3
+ データ同士で計算しグラフを表示させる。
6
4
 
7
5
  ### ・エラーメッセージ
8
6
 
@@ -12,6 +10,5 @@
12
10
 
13
11
  python
14
12
 
15
- ソースコード
16
13
 
17
14
 
CSVPython

6

誤字

2023/01/28 15:14

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -14,32 +14,4 @@
14
14
 
15
15
  ソースコード
16
16
 
17
- import csv
18
- import numpy as np
19
- import matplotlib.pyplot as plt
20
- from sklearn.linear_model import LinearRegression
21
17
 
22
- df = pd.read_csv('data.csv')
23
-
24
- x = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
25
- y = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
26
- z = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
27
- a = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[3])
28
-
29
- df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2,3])
30
- df = df[np.isfinite(df).all(axis=1)]
31
- x, y, z, a = df.T.values
32
-
33
- c = x * y * z + a
34
-
35
- model = LinearRegression()
36
- model.fit(c,y)
37
-
38
- plt.plot(c,y,'o')
39
- plt.plot(c,model.predict(c))
40
- plt.show()
41
-
42
- print('a = ', model.coef_)
43
- print('b = ', model.intercept_)
44
-
45
-
CSVPython

5

誤字

2023/01/28 15:14

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -1,5 +1,5 @@
1
1
 
2
- PythonでCSVデータから散布図と回帰曲線を描くプログラムを作っています。
2
+ データから散布図と回帰曲線を描くプログラムを作っています。
3
3
 
4
4
  ### 実現したいこと
5
5
  CSVファイルから欲しいデータを取り出し、データ同士で計算し散布図、回帰曲線を表示させる。
CSVPython

4

書式の改善

2023/01/27 13:43

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -19,18 +19,18 @@
19
19
  import matplotlib.pyplot as plt
20
20
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
21
21
 
22
- df = pd.read_csv('NPBdata.csv')
22
+ df = pd.read_csv('data.csv')
23
23
 
24
- x = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
24
+ x = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
25
- y = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
25
+ y = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
26
- z = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
26
+ z = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
27
- z = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[3])
27
+ a = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[3])
28
28
 
29
- df = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2,3])
29
+ df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2,3])
30
30
  df = df[np.isfinite(df).all(axis=1)]
31
- x, y, z = df.T.values
31
+ x, y, z, a = df.T.values
32
32
 
33
- c = x * z
33
+ c = x * y * z + a
34
34
 
35
35
  model = LinearRegression()
36
36
  model.fit(c,y)
@@ -43,4 +43,3 @@
43
43
  print('b = ', model.intercept_)
44
44
 
45
45
 
46
-
CSVPython

3

書式の改善

2023/01/27 13:40

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -6,7 +6,7 @@
6
6
 
7
7
  ### ・エラーメッセージ
8
8
 
9
- Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
9
+ ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
10
10
 
11
11
  ### 該当のソースコード
12
12
 
@@ -19,11 +19,16 @@
19
19
  import matplotlib.pyplot as plt
20
20
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
21
21
 
22
- df = pd.read_csv('data.csv')
22
+ df = pd.read_csv('NPBdata.csv')
23
23
 
24
- x = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
24
+ x = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
25
- y = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
25
+ y = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
26
- z = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
26
+ z = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
27
+ z = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[3])
28
+
29
+ df = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2,3])
30
+ df = df[np.isfinite(df).all(axis=1)]
31
+ x, y, z = df.T.values
27
32
 
28
33
  c = x * z
29
34
 
@@ -38,3 +43,4 @@
38
43
  print('b = ', model.intercept_)
39
44
 
40
45
 
46
+
CSVPython

2

書式の改善

2023/01/27 13:35

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -19,11 +19,11 @@
19
19
  import matplotlib.pyplot as plt
20
20
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
21
21
 
22
- df = pd.read_csv('NPBdata.csv')
22
+ df = pd.read_csv('data.csv')
23
23
 
24
- x = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
24
+ x = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0])
25
- y = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
25
+ y = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[1])
26
- z = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
26
+ z = pd.read_csv('data.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[2])
27
27
 
28
28
  c = x * z
29
29
 
CSVPython

1

指摘せれたための編集

2023/01/27 11:54

投稿

Pykai
Pykai

スコア3

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -1,14 +1,11 @@
1
1
 
2
2
  PythonでCSVデータから散布図と回帰曲線を描くプログラムを作っています。
3
- 実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。
4
3
 
5
4
  ### 実現したいこと
6
5
  CSVファイルから欲しいデータを取り出し、データ同士で計算し散布図、回帰曲線を表示させる。
7
6
 
8
- ### 発生している問題・エラーメッセージ
7
+ ### ・エラーメッセージ
9
- CSVファイルから取り出したデータ同士で計算し散布図、回帰曲線を表示させたい。
10
8
 
11
- エラーメッセージ
12
9
  Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
13
10
 
14
11
  ### 該当のソースコード
CSVPython