常連

### 実現したいこと
当方scikit-learn及び機械学習を始めたての初心者です。

scikit-learnで、一種類の説明変数しかなく、かつ説明変数の数が1組のデータごとに異なるデータセットでそのまま学習（教師あり、線形、重回帰分析？）を行いたいと思っています。これが可能なのか、また、可能であれば実現方法を教えていただきたいです。

具体的には、競馬の任意の週の全てのレースの『走破タイムと平均タイムの差』（説明変数）を私が見て目的変数（その週ごとのタイムの傾向）を入力したデータセットで学習を行い、自動でその週のタイムの傾向を導きたいと思っています。
『平均タイムと走破タイムの差』という一種類の説明変数のカテゴリーのみがあり、週ごとに開催されるレース数が異なるため、説明変数の数が異なる、という具合なわけです。


一応仮に表的な表記をすると
　　　　
＃＃＃＃＃　レース1の平均差　レース2平均差　レース3平均差　週ごとのタイム傾向
５月第一週　　-1.5　　　　　　　-1.6　　　　　+-0.0　　　　　Ａ（本当は数値が入る）
５月第二週　　-2.5　　　　　　　-3.0　　　　　存在しない　　　Ｂ　（本当は数値が入る）
５月第三週　　-1.7　　　　　　　存在しない　　存在しない　　　Ｃ　（本当は数値が入る）

このようになり、このようなデータで学習を行いたいわけです。
（ちなみに本当は１週の中で多ければレース数は15、少なければ8程度です。）


週ごとのレース数のバラツキが結構ありますし、欠損値を仮入力したりすると、感覚とズレた予測モデルになりそうなので、できればレース数が違う状態でそのまま処理したいんですが、どうすればよいでしょうか？

回答よろしくお願いします。








### 前提

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
（例）
TypeScriptで●●なシステムを作っています。
■■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

```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
ソースコード
```

### 試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

とりあえず時系列モデルについて調べてみました。ですが、どの時系列モデルの記事もCSVファイル読み込みの部分で、上記の『一応仮に表的な表記をすると』の部分のような形で、かつ欠損がないようなCSVファイルを読み込んでおり、今一番気になっているCSVファイルを読み込む際に、欠損を補正せずにどうCSVファイルを成型して読み込むか？という部分がわかりませんでした。

（できれば表形式で）ここを教えていただけるとありがたいです。すみませんがお願いします。
あと時系列モデルを使用する場合scikit-learnじゃなくて全然大丈夫です。うまくやれるならなんでもいいです。


あとこれは私の伝え方が悪かったかもしれないため、もしかしたら伝わってないかもしれないなと思ったので一応追記させていただきますが、やりたいことは、学習したモデルに、特定の土、日曜日、土日、などの範囲のみでの全レースの平均差を与え、その範囲のみでの総合的なタイム傾向を一数値として導く、って感じです。未来だけでなく過去の土日の範囲についても自動で導かせようと思っています。


scikit-learnで一種類の説明変数しかなく、かつ説明変数の数が1組のデータごとに異なるデータセットでそのまま学習を行いたい。

invalid character in identifier のエラーが出ました。
```ここに言語を入力
def xxx(train_X, train_y, test_X):
    train_X = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
    train_y = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(train_X, train_y,W)+b)
  pred_y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(pred_y*tf.log(y))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
    init = tf.initialize_all_variables()
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"foat"))
    return pred_y
```
と書いたコードを実行すると
```ここに言語を入力
 train_X = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
           ^
SyntaxError: invalid character in identifier
```
とエラーが出ました。
どうしてただ変数定義をしただけなのにこのようなエラーが出るのかがわかりません。
どう直せば良いのでしょうか？

invalid character in identifier　のエラー

### 前提・実現したいこと

vscodeを使用して、python3.6環境でコードを作っています。

pipによると、インストールされているライブラリが、
インポートできません。


### 発生している問題・エラーメッセージ



エラーメッセージ
Traceback (most recent call last):
  File "D:\visual studio code\python.vscode\aaaa.py", line 2, in <module>
    import numpy as np
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

### 該当のソースコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pygame
from pygame.locals import *
import serial
import sys


### 試したこと
コマンドプロンプトで pip list　を行うと、
上記すべてのライブラリ（numpy,matplotlib,pygame serial,sys）が入ってました。
Package         Version
--------------- ---------
certifi         2018.4.16
chardet         3.0.4
cycler          0.10.0
idna            2.6
kiwisolver      1.0.1
matplotlib      2.2.2
numpy           1.14.4
panda           0.3.1
pip             10.0.1
pygame          1.9.3
pyparsing       2.2.0
PyQt5           5.10.1
pyqtgraph       0.10.0
pyserial        3.4
python-dateutil 2.7.3
pytz            2018.4
requests        2.18.4
setuptools      39.2.0
sip             4.19.8
six             1.11.0
urllib3         1.22

環境変数のpathのところに、ライブラリフォルダを追記しました
C:\Users***\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Lib\site-packages

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.6 32bit
win7

pythonでインストールされているのにインポートできません。

### pythonのnumpyをインポートするとエラーが出る


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
```

### 該当のソースコード

```python
import numpy as np
arr=np.array([10,20,30,])
print(arr+10)
```

### 試したこと
pip install numpyでインストールし、バージョンも最新です。
Atomでは問題なく実行されますが、Atomで保存して作成したファイルをコマンドプロンプトで実行すると上記のエラーがでます。


### pythonのバージョンは3.7.2です。
インストールした名前とインポートする名前が同じとは限らないという記事を見かけ、なにかわかりそうでしたがわかりませんでした。
プログラムの勉強を始めたばかりで何もわかりませんが、アドバイスいただけるとありがたいです。

追記:numpyとchardet以外のライブラリやモジュールはインポート、実行は問題なくできます。（ex time,random）
追記:今分かったのですが、コマンドプロンプトに直接コードを入力すると問題なくインポート、実行します。

numpyをinportするとエラーがでる

### 実現したいこと
VScodeでpandasをimportして使いたい

### 発生している問題・分からないこと
numpyをinstallしてるのにこのようなerrorが出るんですけど、どうしたらいいですか？

#numpyをinstallしてるのに で雑に端折っているところをしっかり書けというご指摘があったので、追記します。
pip3 listで確認するとNumpyの最新versionがあるのでinstallしているはずです


ImportError: Unable to import required dependencies:
numpy: Error importing numpy: you should not try to import numpy from
 its source directory; please exit the numpy source tree, and relaunch
 your python interpreter from there.

VScodeでpandasをimportして使おうとしたら、このようなerrorが出て、pandasが実行できないです。
どうしたらいいか教えてくださると助かります。

### エラーメッセージ
```error
ImportError: Unable to import required dependencies:
numpy: Error importing numpy: you should not try to import numpy from
 its source directory; please exit the numpy source tree, and relaunch
 your python interpreter from there.
```

### 該当のソースコード

```Python
特になし
```

### 試したこと・調べたこと
- [ ] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [x] その他

##### 上記の詳細・結果
ChatGPTでいろいろ質問して、試行錯誤しましたが、解決できませんでした😓

### 補足
特になし

Error importing numpyを解決したいです

### 前提・実現したいこと

python3.6、Open CVで、フォルダ内の画像を一括処理（色の分離）するプログラムを作っています。
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

```
エラーメッセージ
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-7db418f441b5> in <module>
     40 
     41 # 色検出（緑）
---> 42 green_mask = detect_green_color(img)

<ipython-input-4-7db418f441b5> in detect_green_color(img)
     25 
     26     # HSV色空間に変換
---> 27     hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
     28 
     29     # 緑色のHSVの値域

TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar
```

### 該当のソースコード

import glob
import os
import cv2
import numpy as np

from PIL import Image


img_dir = 'input'  # 入力ディレクトリ
out_dir = 'output'  # 出力ディレクトリ

指定したフォルダの画像ファイルの一覧を取得する
types = ['*.png', '*.jpg', '*.jpeg', '*.bmp']
paths = []
for t in types:
    paths.extend(glob.glob(os.path.join(img_dir, t)))

os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
for p in paths:
    img = Image.open(p)  # 読み込む



def detect_green_color(img):
    
    
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    
    hsv_min = np.array([30, 59, 0])
    hsv_max = np.array([90,255,255])

   
    mask = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)
    
    
    masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

    return mask


green_mask = detect_green_color(img)
```

numpy配列ではないというエラー

### 前提・実現したいこと
aという2次元配列の１行目から２行目の差分を取り、それを空のｂという2次元配列の1、2行目に代入。aの1行目から2行目の差分を取り、bの1、2行目に代入。aの5行目から6行目の差分を取り…という繰り返しを行おうとして以下のコードを作成しましたがエラーがでます。

環境　VSCode:python3.6

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
'numpy.ndarray' object is not callable
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import cv2

a  = np.array(Image.open('*.jpg')).convert('L'))
raw = a.shape[0]
column = a.shape[1]

b = np.empty(shape=(0,0))

for x in a(range(0,raw,2)):
    for y in a(range(0,column,2)):
        value = a[x,y] - a[x+1,y] + 128
        b[x,y] = value
        b[x+1,y] = value

b = np.clip(data_array,0,255)


```

### 試したこと

プログラミング自体の経験が浅いため、ネットを参照してここまで作成しました。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

for文の中身でエラーが出ることは分かっていて、エラー内容は確認しましたがどこの部分に問題があるか教えていただけると幸いです。

bはaと同じ大きさなら空である必要はないです。
bは0~255の値になるようにする必要があります。

'numpy.ndarray' object is not callable の原因と対処法をお願いします。

VScodeでnumpyを使おうとしたら以下のエラーが出てきて使えませんでした

No module named 'numpy'

ターミナルから以下のコマンドを実行してnumpyをインストールしたのですが、それでもエラーになりました

python -m pip install --user numpy

VScodeでnumpyが使えるようにする方法を教えてください。
回答お願いします。

NumPy