常連

### 実現したいこと

下に示すプログラミングがどのように動いているのかを知りたいです。
まず、画像を読み込んで、その後からどのような順番で処理をしているのかプログラミング初心者なのであまりよくわかりません。

できれば、この関数がこのような働きをしているというところまで
教えて頂けたら幸いです。




### 該当のソースコード

```
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import math
from PIL import Image
Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 1000000000 

def count(img, x, y, b):
    """ img: 対象画像、x,y: 画像のサイズ、b: ボックスのサイズ """
    i = 0
    j = 0
    c = 0
    while i < x and j < y:
        flag = False
        for k in range(0, b):
            for l in range(0, b):
                if i+k < x and j+l < y:
                    if img.getpixel((i+k,j+l)) == 0:
                        """ ボックスに図形が含まれていたらカウントして次の図形へ """
                        c += 1
                        flag = True
                        break
            if flag:
                break
        i += b
        if i >= x:
            """ ボックスが右端に達したら左端に戻す """
            i = 0
            j += b

    return c # 図形が含まれていたボックスの数を返す


img = Image.open('test.png').convert('1')  # 画像を読み込んで二値化


x, y = img.size                             # 画像サイズを取得

i = int(x/10)
while i > int(x/1000):
    n = count(img, x, y, i)
    print(math.log(i), math.log(n))
    i = int(i / 2)
```

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.11.4、jupyternotebookを使用しています。


フラクタル次元を求めるプログラミングコードがどのように動作しているか詳しく知りたい

### 実現したいこと
Jupyter notebookでseabornのheatmap（corr）を使い相関表を描画したい。
ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。
- [ ] ▲▲機能を動作するようにする

### 前提

ここに質問の内容を詳しく書いてください。

https://datawokagaku.com/seaborn_set/
上記で紹介している内容で、タイタニックの表を使用している。
相関表を描画するにあたり、文字列を排除したいがどうすればよいかわからない
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris'
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv')
corr = df.corr()
corr
```

### 試したこと
Braund, Mr. Owen Harrisの列を削除したが
could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris'が表示された。
文字が記載されている'Name','Sex','Ticket','Cabin','Embarked'に対し、df.dropを試してみたがエラーが出た。

### 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。


【初心者です(´;ω;｀)】Jupyter notebook （seaborn）でheatmapを描画できないです。。。

### 実現したいこと
- [ ] 以下のような，「リストを与えたら，中身を順番に返してくれる」という作業を，for抜きで行いたい．
```python
import numpy as np
list_1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list_2 = [6, 7, 8, 9, 10]
for i in range(len(list)):
    print(list_1[i] + list_2[2])

#実行結果
#7
#9
#11
#13
#15
```


### 前提

卒論で使うプログラムを組んでいたのですが，何も考えずforを使いまくった結果，とても長いうえにものすごい重いプログラムになってしまいました．少しでも時間短縮をしたいのですが，知識不足でなかなか良い案が思い浮かびませんでした（『実現したいこと』のプログラムはその一部を切り出して簡略化したものです．本来なら元のプログラムをアップすべきかとは思ったのですが，本当に長いうえにcsvファイルなども使うため，断念いたしました．一応参考情報として，こちらで頂いた知識を活かしたいパートを一番下に貼っておきます）．

### 試したこと

自作関数を作る，numpyを使った処理などについても調べたり，その他for文の代わりになるようなことを色々試してみたりしたのですが，大体の場合でリストに入ってひと塊で返ってきてしまい，イメージしたようなものができませんでした．ご助力いただければ幸いです．

### 参考情報
こちらで頂いた知識を活かしたいパートです．[https://ide-research.net/papers/2016_Iwanami_Ide.pdf](url)の11ページ(27)の異常度を算定する式になります．
もともと参考にしたプログラムはこちら[https://github.com/ytakashina/notebooks/tree/master/glasso](url)になります．
```
for p in range(test.shape[0]):#各行→#このあたりに適用したい
    row = []
    for q in range(test.shape[1]):#各列↓#このあたりに適用したい
        acc = 0
        for r in range(test.shape[1]):#各列↓#このあたりに適用したい
            if not math.isnan(test[test.columns[r]][test.index[p]]):
                    acc += prec_diag_zero[q][r] * (test[test.columns[r]][test.index[p]] - test[test.columns[r]].mean())
        acc = (test[test.columns[r]][test.index[p]] - (test[test.columns[q]].mean() - (1/prec_[q][q])*acc))**2#☑
        score = -0.5 * math.log(prec_[q][q]/(2*math.pi)) + 0.5 * prec_[q][q] * acc#☑異常度の算定式
        row.append(score)
    df_scores.loc[p] = row
```

リストの中身をfor文を使わずに抽出したい

### 実現したいこと

計算処理を行いたい、が初心者なのでエラーをどう解決するべきなのかがわからない

### 前提

x=v/v_c の値で条件によりA(v/v_c)の関数が（Ｆ、Ｇ、Ｈ）変更するようにしたいけど配列をそのまま渡してしまうからany(),all()って聞かれてしまう。
Ａ（ｘ）＝（G,G,G,G,F,F,F,F,F,H,H,H,H）みたく条件で変化する関数を作りたい

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-51-903ba0a3dfc3> in <module>
     60         def P2(v):
     61             return P(v)*ndgdb
---> 62         np.savetxt("{}/P_{}_{}_g^-{}B^-{}_g10^0-4_B10^0-4.txt".format(date,j,k,p,q),P2(v))
     63 

<ipython-input-51-903ba0a3dfc3> in P2(v)
     59             y[l]=P(v[l])
     60         def P2(v):
---> 61             return P(v)*ndgdb
     62         np.savetxt("{}/P_{}_{}_g^-{}B^-{}_g10^0-4_B10^0-4.txt".format(date,j,k,p,q),P2(v))
     63 

<ipython-input-51-903ba0a3dfc3> in P(v)
     54         v_c=3*g**2*Q*B*sin_pa/(2*m*c*(2*np.pi))
     55         def P(v):
---> 56             return (np.sqrt(3)*Q**3*B*sin_pa/(m*c**2))*A(v/v_c)
     57         y=np.zeros(N)
     58         for l in range(N):

<ipython-input-51-903ba0a3dfc3> in A(x)
     35 
     36 def A(x):
---> 37     if x <= 5.0*1e-3:
     38         return G(x)
     39     elif 5.0*1e-3 < x < 30:

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
```

### 該当のソースコード

```python 3
from scipy.special import kv
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import quad
import numpy as np
import math
from math import gamma
from sympy import *
import os
from matplotlib import rc
from decimal import Decimal , ROUND_HALF_UP
from scipy.optimize import curve_fit
import seaborn as sns

import itertools

date="20231102A"

m=9.1093837015e-31 * 1000
c=299792458 * 100
Q=4.803204673e-10
pa=np.pi/2
sin_pa=np.sin(pa)
a = gamma(1/3)

xs=np.logspace(-5, 3, 10000)

f = lambda z: kv(5/3,z)

def F(x):
    return quad(f,x,np.inf)[0]*x
def G(x):
    return (4*np.pi/np.sqrt(3)/a)*(x/2)**(1/3)
def H(x):
    return ((np.pi/2)**(1/2))*(x**(1/2))*(np.exp(-x))

def A(x):
    if x <= 5.0*1e-3:
        return G(x)
    elif 5.0*1e-3 < x < 30:
        return F(x)
    else:
        return H(x)

p=2
q=3
N=(15-0)*10
v=np.logspace(0,15,N)
s = 0
for j in range(0,41):
    for k in range(0,41):
        g=10**(0.1*j)
        B=10**(0.1*k)
        ndgdb=(g**(-p))*(B**(-q))*((10**(0.1*(j+1)))-(10**(0.1*j)))*((10**(0.1*(k+1)))-(10**(0.1*k)))
        v_c=3*g**2*Q*B*sin_pa/(2*m*c*(2*np.pi))
        def P(v):
            return (np.sqrt(3)*Q**3*B*sin_pa/(m*c**2))*A(v/v_c)
        y=np.zeros(N)
        for l in range(N):
            y[l]=P(v[l])
        def P2(v):
            return P(v)*ndgdb
        np.savetxt("{}/P_{}_{}_g^-{}B^-{}_g10^0-4_B10^0-4.txt".format(date,j,k,p,q),P2(v))

```

### 試したこと

調べて、模索中
for文で逐次処理対応させられたら大丈夫かと思ったが同じようにエラーが出てしまう
```
import itertools
#### j k l ###

p=2
q=3
N=(15-0)*10
v=np.logspace(0,15,N)
s = 0
for j in range(0,4):
    for k in range(0,4):
        g=10**(0.1*j)
        B=10**(0.1*k)
        ndgdb=(g**(-p))*(B**(-q))*((10**(0.1*(j+1)))-(10**(0.1*j)))*((10**(0.1*(k+1)))-(10**(0.1*k)))
        v_c=3*g**2*Q*B*sin_pa/(2*m*c*(2*np.pi))
        CC=v/v_c
        Z=np.zeros(N)
        for mm in range(N):
            Z[mm]=A(CC[mm])
        np.savetxt("{}/A_C_{}_{}_g^-{}B^-{}_g10^0-4_B10^0-4.txt".format(date,j,k,p,q),A(CC))
```
```
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-4af7f2999ddc> in <module>
     17         for mm in range(N):
     18             Z[mm]=A(CC[mm])
---> 19         np.savetxt("{}/A_C_{}_{}_g^-{}B^-{}_g10^0-4_B10^0-4.txt".format(date,j,k,p,q),A(CC))
     20 
     21 

<ipython-input-36-a26b605d64ec> in A(x)
      1 def A(x):
----> 2     if x <= 5.0*1e-3:
      3         return G(x)
      4     elif 5.0*1e-3 < x < 30:
      5         return F(x)

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
```
解決後の後学勉強のため
np.vectorizeを使ってみる　(np.vectorize(A)(v/v_c)だとうまく計算された)（np.vectorize(A(v/v_c))だとエラーになる
```
return (np.sqrt(3)*Q**3*B*sin_pa/(m*c**2))*np.vectorize(A(v/v_c))
```

```
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-8cbe0f1e7b70> in <module>
     57         y=np.zeros(N)
     58         for l in range(N):
---> 59             y[l]=P(v[l])
     60         def P2(v):
     61             return P(v)*ndgdb

<ipython-input-56-8cbe0f1e7b70> in P(v)
     54         v_c=3*g**2*Q*B*sin_pa/(2*m*c*(2*np.pi))
     55         def P(v):
---> 56             return (np.sqrt(3)*Q**3*B*sin_pa/(m*c**2))*np.vectorize(A(v/v_c))
     57         y=np.zeros(N)
     58         for l in range(N):

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'vectorize'
```



### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows 11
 jupyter notebook

エラーの解決、条件によって中身が変化する関数を作りたい　ValueError:

## テーマ、知りたいこと
Anacondaのインストール先
## 背景、状況
数日前にプログラミングを始めた初心者です。ネットで調べながら環境構築を行っています。
先日Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64、Jupyterをインストールし触れてみたのですが、インストール先に複数のフォルダが生成されごちゃついてしまい困っています。
インストール先を C:\Users\Anaconda へ指定したが、.conda、.continuumが C:\Users に生成されます。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-04-24/9090a543-ad78-475c-a819-9ddab2bc33ba.png)
Anacodaインストール時にデフォルトで C:\Users に設定されていますが、皆様が実際にどこへインストールし作業されているのか気になりました。（Cドライブ直下に置く、等）
ごちゃつかず、問題なく動作するような保存の工夫ありましたらご意見・アドバイスをいただけますと幸いです。
本質問につきましてプログラミングに関係のないとご指摘ありました。ネット検索やSNSでも解決できなかったため意見交換という形で投稿させていただきました。恐れ入りますが何卒ご容赦いただけますと幸いです。

Anacondaがエラーなくインストールされ、問題なく動作する最適な保存先

### 実現したいこと


- 当該プログラムを正常に実行したい
　-そのためにタイトルのエラーメッセージを解決したい
### 前提
Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1270 v5 @ 3.60GHz   3.60 GHz
Windows 10 Pro for Workstations

仮想環境下でjupyter notebookを使用
Python3.11
Numpyは仮想環境内にインストール済み


### 発生している問題・エラーメッセージ
以下のようにnumpyを用いてcsvファイルから面積を算出しようとしたところ、当該エラーメッセージが発生しました。カレントディレクトリ以外の外部ネットワークフォルダを対象としています。
アクセス権限の問題かと思いましたが普通にエクスプローラーからアクセスはできます。試したこと欄にはChatGPTに聞いて行った試行錯誤を載せています。

私にはどこが問題であるかわからず、これ以上AIに質問しようもないのでこのような場にてご質問させていただきます。よろしくお願いいたします。
```
FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
Cell In[5], line 19
     16 results = []
     18 # ディレクトリ内のすべてのtxtファイルに対して処理を行う
---> 19 for filename in os.listdir(data_directory):
     20     file_path = os.path.join(data_directory, filename)
     22     if os.path.isfile(file_path) and filename.endswith(".txt"):
     23         # テキストファイルを読み込んでデータを配列に格納

FileNotFoundError: [WinError 3] 指定されたパスが見つかりません。:'\\XXXX\\Y\\ZZZZ\\AAAA\\dir'
```

### 該当のソースコード

```Python
import os
import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon
import csv

# テキストデータのディレクトリのパスを指定
data_directory = '\\XXXX\\Y\\ZZZZ\\AAAA\\dir'  # データファイルがあるディレクトリのパスを指定

# 出力CSVファイルのパスを指定
output_csv = '\\XXXX\\Y\\ZZZZ\\AAAA\\dir\\output.csv'  # 結果を保存するCSVファイルのパスを指定

# CSVファイルのヘッダを定義
csv_header = ['File Name', 'Area']

# 結果を格納するリスト
results = []

# ディレクトリ内のすべてのtxtファイルに対して処理を行う
for filename in os.listdir(data_directory):
    file_path = os.path.join(data_directory, filename)

    if os.path.isfile(file_path) and filename.endswith(".txt"):
        # テキストファイルを読み込んでデータを配列に格納
        data = np.loadtxt(file_path)

        # RGBがすべて0でない部分を抽出
        non_black_points = data[data[:, 3:6].sum(axis=1) > 0]

        # X座標とZ座標を抽出して2Dポイントのリストを作成
        points = non_black_points[:, [0, 2]].tolist()

        # ShapelyのPolygonオブジェクトを作成
        polygon = Polygon(points)

        # 不定形領域の面積を計算
        area = polygon.area

        # 結果をリストに追加
        results.append([filename, area])

# 結果をCSVファイルに書き込む
with open(output_csv, 'w', newline='') as csvfile:
    csv_writer = csv.writer(csvfile)
    csv_writer.writerow(csv_header)
    csv_writer.writerows(results)

print(f"結果を {output_csv} に保存しました。")
```

### 試したこと
指定したディレクトリが存在することを確認した
指定したディレクトリ(外部)にアクセスできることを確認した
パス中にスラッシュがあったので全てダブルバックスラッシュにした

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
jupyter notebookを仮想環境下で起動中Native kernel (python3) is not availableというメッセージが出続ける



「FileNotFoundError: [WinError 3] 指定されたパスが見つかりません」の解決

jupyter notebookで、pythonの言語を使って作ったコードを保存する時、
左上のフロッピーディスクのようなアイコンで保存すればipynbファイルが作成され、
File→Save asで保存すればpyファイルが保存されます。
ipynbファイルを開けばそのままコードを開くことができ、pyファイルを開けばテキストデータとして開かれます。
このpyファイルとipynbファイル、違いがわからないので調べたところ、どちらもpython言語で書いたコードのデータとの事でした。
どう違うのかと説明を求められた場合、「同じものという認識でよい、ただJupyter Notebookで利用するときテキストデータかコードそのままを開くかの区別のために拡張子が違うだけ」という言い方で良いでしょうか？

また、できたらpyファイルとipynbファイルの違いや、それぞれの解説があるサイトを見かけたら教えて頂けると嬉しいです。一応pyファイルとは？、ipynbファイルとは？と検索はかけてみたのですが中々出てきませんでした・・・。

pyファイルとipynbファイルの違いとは

### 実現したいこと

Python（Jupyter notebookを使っています)、Pandasでデータ集計をしています。
CSVで取り込んだデータのうち、カラム名の一部（先頭の2文字と、3つ目の_（アンダーバー）移行の文字）のみを抽出し、
それが共通する単位で値を合計したいです。
例では抽出する文字は、01_100m、01_1000m、02_100m、02_1000ｍで、それぞれ2列が共通になるため2列分の値は合計して表出するイメージです。

- [ ] 元データ![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-07-06/8b77b6e7-3973-4e6f-97e5-48d9eddcfd0f.png)
- 実現したいこと![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-07-06/ae38a575-579f-498c-9f5b-b76eee67f85e.png)

### 前提

カラム名のルールに例外はなく、先頭の数字は必ず2文字、_は3つあります。

### 発生している問題・エラーメッセージ
調べたコードを書いてみましたが、カラム名は先頭文字と_が連続する形で表出されてしまいます。

例　01___、01___、02___、02___
```
エラーメッセージは出ていません
```

### 該当のソースコード

```Python
import pandas as pd

# DataFrameの作成（サンプル）
data = read.csv(ファイル名）
df = pd.DataFrame(data)

# カラム名の最初の2文字と3つ目の_以降の文字列を抜き出してrename
new_columns = {col: col[:2] + '_' + col.split('_', 2)[-1] if '_' in col else col for col in df.columns}
df.rename(columns=new_columns, inplace=True)

#カラム名が共通する列をグループ化し、各グループの合計を計算
summary = df.groupby(df.columns).sum()
summary
``````

### 試したこと

renameする方法はいくつか試してみましたが、どれもうまくいきません。最後の5文字を抜く方法でもやってみましたが、できませんでした。
また、Stack関数で一度縦持ちにして処理することも検討しましたが、縦持ちにした際にカラム名が空になり、どの列に対する処理なのかを指定する部分がうまくいきませんでした。

最終的なgroupbyもこれだけで集計できるのかはわかりません。。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

体系的な学習をしたことがなく、独学で調べながらpythonを使っています。
初歩的なところの理解が足りていない可能性がありますが、教えていただけましたら幸いです。
よろしくお願いいたします。
