import numpy as np
import numpy.linalg as nl   #線形代数の計算する
import pylab   #グラフ作成pylabを使うツール
from sklearn.metrics import r2_score

#データの入力
n = 10   #データ数
x = np.array([0.12, 1.43, 2.23, 2.86, 4.29, 5.71,7.14, 8.57, 9.10, 9.95])
y = np.array([2.35, 2.81, 3.32, 3.84, 4.41, 4.31,5.65, 5.68, 6.21, 6.80])
if ((n!=x.size) or (n != y.size)):print("Error:データ数の不一致")

#線形回帰分析
Xsum = np.sum(x)
Ysum = np.sum(y)
XYsum = np.sum(np.dot(x,y))
X2sum = np.sum(np.dot(x,x))
A = np.array([[n, Xsum], [Xsum, X2sum]])
f = np.array([Ysum, XYsum])
c = nl.solve(A, f)    #連立方程式を解く
yLR = c[0] + c[1]*x   #解析で得られた線形式

#切片と勾配を出力
print('c[0]切片',c[0])
print('c[1]勾配',c[1])
print("R2値=", r2_score(y, yLR))

#作図
pylab.plot(x,y,'o', x,yLR, 'r')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y')
pylab.show()