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回答修正
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求めたい結果が把握できているか分かりませんが、単純に[numpy.polyfit](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.polyfit.html)で
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求めたい結果が把握できているか分かりませんが、単純に[numpy.polyfit](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.polyfit.html)で価格から個数を求める１次式の係数を求め、利益を求める２次式より傾き０の値を求めればよいかと思います。
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参考：[NumPy で回帰分析をする](https://qiita.com/ynakayama/items/dae1f5bf5688b7ce8e77)
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@@ -10,17 +10,15 @@
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#
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# 0円で100個,1000円で0個売れる
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s = """
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price,sales
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0,
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+
0,100
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10,
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+
1000,0
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20,-60
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"""
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@@ -36,28 +34,32 @@
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+
# 価格から予想個数を線形回帰
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+
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import scipy as sp
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+
p = sp.polyfit(x, y, 1)
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print(
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+
print(p) # [ -0.1 100]
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(a,b,c) = tuple(ret[0]) # y = a * x**2 + b*x + c
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# 2次関数
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+
cost = 100# 原価
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return p[0] * x**2 + p[1] * x + p[2]
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+
# 利益が最大となる価格、個数、利益額
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+
price = - ( p[1] - cost * p[0] ) / (2 * p[0])
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+
sales = p[0] * price + p[1]
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+
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+
profits = p[0] * price ** 2 + ( p[1] - cost * p[0]) * price - cost * p[1]
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+
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+
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+
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print(
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+
print(price, sales, profits) # 550.0 45.0 20250.0
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```
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+
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+
結果をどのように表示すべき（したい）かについては不明ですので回答は保留します。
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