まったくの初心者ですみません。Pythonで詰まっています

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。

はじめて質問させていただきます。
プログラム初心者です。

ネットの情報から勉強しつつ、
Python 3.X　で、
まず　ビットフライヤーのAPIで
ビットコインのデータを得ることから手をつけています。

MACDのコード？を見つけましたので、
それを動かしてみましたら、
たぶん正常動作していると思いまして、

練習がてら、それをもとに改造？をして
パラボリックSARの数値を得ようと試みたのですが、
もう数日　エラー続きで、
やっと取得した数値も、
たくさん羅列された数字で何がなんだか分かりません(涙

15分ごとの　SARを出したいのですが。。　心折れかかっています。。

いろいろなソースをいじってみて、
少しずつでも
動作などがわかるようになってきたと思っていたのですが、、
本当に困っています。。

こんな質問で良いのか迷いつつ、
藁にもすがる思いで、質問させていただきますした。。

もし、よければ　ご教示ください。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

エラーは、なんとか解決しましたが、
現在、
このような数値が返っています。　↓

[            nan 684499.         684376.8        684260.71
 683949.639      681150.         681341.1        681522.645
 681695.11275    681858.9571125  682014.60925688 682162.47879403
 684972.         684798.4        684633.48       681500.
 681649.         681964.1        682477.985      683272.
 683550.         683550.         683951.         686680.
 686496.         686321.2        686155.14       685819.626
 685517.6634     685245.89706    682800.         682945.
 685700.         685700.         685492.         685142.
 685000.         684979.         684680.3        684203.255
 680521.         680521.         681017.3        681488.785
 681800.         682232.35       682643.0825     682858.
 683237.45       683506.         683853.05       684688.845
 685130.         689717.         694673.6        702538.88
 708831.104      713864.8832     716300.         717000.
 717506.         734000.         733177.75       731563.675
 728580.67375    726045.1226875  723159.69815    720851.35852
 719004.686816   711618.         711932.1        717900.
 717610.         717334.5        716701.05       715740.8925
 714924.758625   710300.         710523.3        710735.435
 711256.8915     711726.20235    712148.582115   712528.7239035
 712870.85151315 713178.76636184 715950.         715804.7
 715666.665      715535.53175    715410.9551625  715292.60740437
 715180.17703416 713044.         713164.45       713658.005
 718100.         717850.         717229.4        716670.86
 716168.174      715715.7566     715308.58094    714942.122846
 714612.3105614  714315.47950526 714048.33155473 711644.
 711784.7        711918.365      712045.34675    712165.9794125
 712280.58044188 712600.62239769 712888.66015792 713348.91113423
 715957.         715824.4        715531.56       715121.826
 714773.5521     714477.519285   714365.         714191.
 713899.         713127.         712183.         710286.4
 708769.12       706830.         706450.         703623.
 700498.4        697738.         694939.6        693282.
 683746.         684230.7        684691.165      685972.0485
 688451.241225   690558.55504125 693373.044033   695624.6352264
 704631.         704211.6        703365.94       702604.846
 701919.8614     701500.         701500.         700925.5
 700408.45       695755.         695967.25       696168.8875
 696648.09875    697361.0339375  698488.82715    699391.06172
 700112.849376   700721.8795008  703158.         703030.1
 702727.09       702454.381      702208.9429     700000.
 700141.05       700426.945      703000.         702800.
 702610.         702429.5        702258.025      702095.12375
 701940.3675625  701793.34918438 701653.68172516 701520.9976389
 701394.94775695 701275.20036911 701161.44035065 700874.19631559
 700396.71686825 699990.85933801 697691.         697804.7
 697912.715      698015.32925    698112.8127875  698205.42214813
 698413.97993331 698726.73294332 699533.38635465 702760.
 702611.8        699796.         699994.3        700794.87
 702311.         703666.1        704817.935      705796.99475
 706474.         706474.         706500.         706800.
 711345.         711079.75       710551.775      705800.
 706057.1        706951.39       707756.251      708480.6259
 709132.56331    715000.         714587.5        714195.625
 713396.0625     712211.653125   711204.90515625 710349.16938281
 710000.         709408.         708821.8        705500.
 705643.3        708366.         708300.         707738.
 702680.         702968.3        703242.185      703502.37575
 703749.5569625  703984.37911437 704207.46015866 708446.
 708233.05       707774.145      707361.1305     703644.
 703830.1        704237.69       704862.6365     705651.5092
 709800.         709800.         709630.         709468.5
 709315.075      709169.32125    706400.         706583.
 707086.9        707793.865      708195.         708195.
 708541.         711800.         711610.         711429.5
 711258.025      710683.4225     710166.28025    709700.852225
 709281.9670025  708904.97030225 708565.67327202 705512.
 705516.         706012.4        706459.16       707365.286
 712500.         712209.95       711934.4025     711340.96225
 710806.866025   710055.83612125 709417.46070306 708881.
 708881.         708395.         707984.         705987.2
 705030.         703624.         698000.         698351.25
 698684.9375     699001.940625   699303.09359375 699589.18891406
 699860.97946836 700119.18049494 700364.47147019 700597.49789668
 701517.74810702 702345.97329631 703091.37596668 703762.23837001
 704366.01453301 705472.11235306 706412.2955001  711740.
 711468.         711209.6        710964.12       710464.308
 702150.         702150.         702507.45       703233.705
 704218.19925    705854.5594     707163.64752    730000.
 730000.         730000.         728851.25       726561.125
 724500.0125     722645.01125    719398.2595625  715560.40765
 700209.         700883.55       701524.3725     702133.153875
 702711.49618125 703260.92137219 703782.87530358 704278.7315384
 704749.79496148 705197.30521341 705622.43995274 706026.3179551
 706410.00205734 706774.50195448 713700.         713296.75
 712453.975      711088.37875    709927.6219375  709900.
 709900.         703350.         703657.5        704390.35
 705450.7975     706352.177875   707011.         711460.
 711187.         710927.65       710681.2675     710447.204125
 710224.84391875 710013.60172281 709812.92163667 706000.
 706397.5        706775.125      724000.         724000.
 722595.1        721260.445      719992.52275    718787.9966125
 717643.69678188 716556.61194278 715523.88134564 714542.78727836
 713610.74791444 712725.31051872 711884.14499278 695902.
 696772.45       697599.3775     698384.958625   699131.26069375
 699840.24765906 700513.78527611 701153.6460123  701761.51371169
 702338.9880261  702887.5886248  703408.75919356 704424.5832742
 705338.82494678 706161.6424521  707378.34608429 709262.67686743
 716800.         716407.4        716034.43       715680.1085
 715343.503075   715023.72792125 714719.94152519 714431.34444893
 714157.17722648 713896.71836516 713649.2824469  713414.21832455
 713190.90740833 712677.91666749 711896.57916737 711232.44229226
 710087.15383381 709170.92306705 708494.         708494.
 708289.         708289.         705506.         705728.2
 706190.38       706606.342      706980.7078     707317.63702
 707620.873318   708124.1423203  711299.         711299.
 711299.         711124.95       710739.155      710208.28175
 709757.0394875  709373.48356437 709142.         708969.
 708919.         708919.         708419.4        708050.
 708050.         707808.         706000.         707450.
 707450.         707353.7        707151.73       706969.957
 705334.         705445.45       705680.905      705892.8145
 706083.53305    706255.179745   706409.6617705  706548.69559345
 706730.         706955.         707377.2        707743.
 708385.8        710957.         710846.65       710766.
 710381.1        710053.935      708200.         711341.
 711341.         711341.         711184.2        711035.24
 710893.728      710759.2916     710631.57702    710264.619318
 709934.3573862  709637.12164758 709369.60948282 706962.
 707071.7        707287.53       707694.4005     708282.1204
 711526.         711526.         711365.65       710985.385
 710406.17725    709458.3418     705667.         705831.55
 706233.795      707248.72575    708725.         710980.
 712784.         714000.         714111.         715022.        ]

該当のソースコード

ここに言語名を入力
```
python 3.7



ソースコード
```
こちらのMACDのソースを改造しました。
https://mocako.hateblo.jp/entry/2018/04/21/134546


改造？したソースがこれです↓

import pandas as pd
import talib as ta
import numpy as np
import json
import requests
import time

class Sarx:
    def sarget(self):
        #crypt watchから5分足のohlcを取得
        periods = 300
        periods = str(periods)
        query = {"periods":periods}
        repeat = True
        counter = 0
        while repeat == True:
            try:
                res = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc",params=query).text)["result"]
                data = pd.DataFrame(res['300'], columns = ["datetime","open","high","low","close","volume",'sum'])
                repeat = False
            except:
                print ('Cryptwatch data get error.')
                counter +=1
                #5分データ取れなかったらポジション解消
                if counter > 100:
                    print ('Cryptwatch data get Time OUT!!')
                    return 'Exit'
                else:
                    time.sleep(3)

        #終値をnumpyのndarray形式に変更
        close = np.array(data['close'], dtype='f8')
        high = np.array(data['high'], dtype='f8')
        low = np.array(data['low'], dtype='f8')
#        sar, sarsignal, sarhist, sarhistX= ta.SAR(high, low, acceleration=0.02, maximum=0.2)
        sar= ta.SAR(high, low, acceleration=0.02, maximum=0.2)

        print (sar)

SAR = Sarx()
SAR.sarget()

```


### 試したこと

とにかく、なんでも試すしかないと思い、
ネットのサンプルなどを改造してみたりして
ハマッて寝ずにトライしています。

変な質問で本当にすみません。
よろしくお願いいたします。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[umyu]

Pythonはインデントが重要な言語です。質問文のソースコード部分をhttps://teratail.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/56957fe805d9d7befa7dba6a98676d2b.gif　を参考に編集してくださいな。

[tomomondayo]

はじめまして。

[tomomondayo]

ご指摘ありがとうございます。　今　質問の内容を見てみたら、確かに・・　　すみません。。　いただいたURLを参考に直してみます!

[tomomondayo]

こちらのサイトのサービスも　今回はじめてでして、、ご迷惑をおかけしました。　ありがとうございました。

[tomomondayo]

ただ今　やっと質問記事の編集ができました。　ご教示ありがとうございました。　インデントについては、エラーは出ていないのでだいょうぶだと思います。　一応先ほど確認もしてみましたが、このあたりは大丈夫だと思います。　(　というか、、元々ネットで見つけたサンプルコードをいじっただけですので・・ )　　ご親切にありがとうございました。

[umyu]

@tomomondayoさんへ　質問文の編集ありがとうございました。

[tomomondayo]

こちらこそ　不備をご指摘いただきありがとうございました。　おかげさまでソースコードの表示の仕方がわかりました。

Answer 1

データを取得したあとには適切なフレームワークで分析することをおすすめします。
カジュアルに利用するのであればPandasなんかがおすすめですよ。
ググって試してみてください。