常連

### 実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。
- 代入演算子を用いて10を足していきその結果を出力する

### 前提

プログラミングの練習

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
unsupported operand type(s) for +=: 'builtin_function_or_method' and 'float'
```

### 該当のソースコード

```python
import numpy as np
for s in np.linspace(0,90,10):
    sum += s
print(sum)
```

### 試したこと

型を変えて実行してみたもののそれも対応できないと表示された

### 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。


代入演算子を用いた計算ができない

pythonのクラス内でexec関数で動的に決めた変数名A1～A9で縮約計算をする際に下記のプログラムで、
einsumするときに、self.A2～self.A8を指定するときに、再度exec関数を指定でできませんでした。
こういった、動的に変数を決めたプログラムで再度変数名に数字があるfor loopで呼び出せますか？

```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.optim as optim

class function(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        rnd = np.random.randn
        #A1
        exec("self.A" + str(1) + "= nn.Parameter(torch.Tensor(rnd(2, 5)))")
        for i in range(2,9):# A2～A8
            exec("self.A" + str(i) + "= nn.Parameter(torch.Tensor(rnd(5,2, 5)))")
        # A9
        exec("self.A" + str(9) + "= nn.Parameter(torch.Tensor(rnd(5,2)))")
        
        self.optimizer = optim.AdamW(self.parameters(), lr=0.1)
        
    def func(self, x):
        I0 = torch.tensor([[1, 0]], dtype=torch.float32)
        I1 = torch.tensor([[0, 1]], dtype=torch.float32)
        
        I = torch.where((x[:, 0] == 0)[:, None], I0, I1)
        p = torch.einsum("ia,xi->xa",self.A1,I)
        for i in range(2,9):
            I = torch.where((x[:, i] == 0)[:, None], I0, I1)
            p = torch.einsum("xa,aib,xi->xb",p,self.A2,I) # A2ではなくA2～A8をfor loopしたい
        I = torch.where((x[:, 8] == 0)[:, None], I0, I1)
        p = torch.einsum("xa,ai,xi->x",p,self.A9,I)
        
        return p

data = torch.tensor([[1,0,1,0,1,0,1,0,1],[0,1,0,1,0,1,0,1,0]])
model = function()
y=model.func(data)
print(y)
```

pythonで動的に決めた変数名でfor処理をしたい

pythonでnumpyのeinsumを使用するときに9個の配列を１つのデータとしてを一つずつ処理しているのですが、
これを複数入力データに対応できるようにバッチ処理を行いたいのですが、どのようにすればよいでしょうか。

バッチ処理していないeinsum計算が下記です。
```python
import numpy as np

def einsum_test(x):
    A1 = np.arange(4).reshape(2,2)
    A2 = np.arange(8).reshape(2,2,2)
    A3 = np.arange(4).reshape(2,2)
    
    I0 = torch.tensor([1, 0])
    I1 = torch.tensor([0, 1])
    
    I = I0 if x[0] == 0 else I1
    y = np.einsum("ia,i->a",A1,I)
    I = I0 if x[1] == 0 else I1
    y = np.einsum("a,aib,i->b",y,A2,I)
    I = I0 if x[2] == 0 else I1 
    y = np.einsum("a,ai,i->...",y,A3,I)
    
    return y

x = np.array([1,1,1])
y = einsum_test(x)
print(y)
```
```output
103
```

この処理を複数の入力で処理したいです。
xを多次元配列にして、これを入力としたいのですが、
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
とエラーが出てしまいます。

```x
x = np.array([[1,1,1],[0,1,0],[0,0,1]])
```
```python
import numpy as np

def einsum_test_batch(x):
    A1 = np.arange(4).reshape(2,2)
    A2 = np.arange(8).reshape(2,2,2)
    A3 = np.arange(4).reshape(2,2)
    
    I0 = torch.tensor([1, 0])
    I1 = torch.tensor([0, 1])
    
    I = I0 if x[:,0] == 0 else I1
    y = np.einsum("ia,i->a",A1,I)
    I = I0 if x[:,1] == 0 else I1
    y = np.einsum("a,aib,i->b",y,A2,I)
    I = I0 if x[:,2] == 0 else I1 
    y = np.einsum("a,ai,i->...",y,A3,I)
    
    return y

x = np.array([[1,1,1],[0,1,0],[0,0,1]])
y = einsum_test_batch(x)
print(y)
```
このプログラムを修正して下記の出力となるようにできますか？
```expect
103
14
19
```




pythonで関数への入力を複数処理する方法を教えてください

### 実現したいこと
csvファイル（３クラスの成績表）を使ってCクラスの数学の成績のヒストグラムをプロットする。
（bins = 10、データは数学、物理、英語の順番になっている）

### 前提

phthonである特定のクラスのヒストグラムを作る課題です。
列（数学）だけなら指定する方法は分かるのですが、行（Cクラス）も指定するとなるとどうすればいいのか分かりません。
### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード

```phthon
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("seiseki2.csv",index_col=0)
print(df.iloc["B"][:, 0].mean())
print(df.iloc["B"][:, 0].std())

x = np.random.normal(50, 30, 1000)
plt.hist(x, bins=10)
plt.show()
```

### 試したこと

５、６行目で列と行を同時に指定出来ないか試したが、上手くいかなかった。



列と行を同時に指定する方法

### 実現したいこと

株価・為替の四本値から、移動平均線の傾きを出したいが、途中でエラーが出る。

### 前提

・下記サイトを参考に作成しています。
「Qiita 移動平均線の傾きをPythonで算出する」
https://qiita.com/kazama1209/items/5b558b599923283df9fa

・移動平均線の作成までは上手くいきましたが、傾きの算出がうまくいきません。その中の for文でエラーが出ている状態です。

・為替のDataFrameはGMOコインのAPIを利用して取得しています。


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
              Date time     Open     High      Low    Close
0   2023-11-26 22:00:00  149.514  149.514  149.501  149.502
1   2023-11-26 22:01:00  149.502  149.507  149.502  149.503
2   2023-11-26 22:02:00  149.503  149.507  149.503  149.504
3   2023-11-26 22:03:00  149.503  149.511  149.503  149.505
4   2023-11-26 22:04:00  149.505  149.505  149.503  149.503
..                  ...      ...      ...      ...      ...
963 2023-11-27 14:03:00  148.866   148.89  148.858  148.876
964 2023-11-27 14:04:00  148.877  148.886  148.857  148.871
965 2023-11-27 14:05:00  148.871  148.888  148.862  148.872
966 2023-11-27 14:06:00  148.872  148.874  148.853  148.858
967 2023-11-27 14:07:00  148.858  148.871  148.854  148.871

[968 rows x 5 columns]
              Date time     Open     High      Low    Close       ema50
0   2023-11-26 22:00:00  149.514  149.514  149.501  149.502         NaN
1   2023-11-26 22:01:00  149.502  149.507  149.502  149.503         NaN
2   2023-11-26 22:02:00  149.503  149.507  149.503  149.504         NaN
3   2023-11-26 22:03:00  149.503  149.511  149.503  149.505         NaN
4   2023-11-26 22:04:00  149.505  149.505  149.503  149.503         NaN
..                  ...      ...      ...      ...      ...         ...
963 2023-11-27 14:03:00  148.866   148.89  148.858  148.876  148.801582
964 2023-11-27 14:04:00  148.877  148.886  148.857  148.871  148.804304
965 2023-11-27 14:05:00  148.871  148.888  148.862  148.872  148.806959
966 2023-11-27 14:06:00  148.872  148.874  148.853  148.858  148.808960
967 2023-11-27 14:07:00  148.858  148.871  148.854  148.871  148.811393

[968 rows x 6 columns]
Traceback (most recent call last):
  File "/opt/homebrew/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexes/range.py", line 414, in get_loc
    return self._range.index(new_key)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
ValueError: -1 is not in range

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/uta/Documents/code/fx/trade_test3.py", line 44, in <module>
    df['ema50_slope'] = make_ma_slope(df['ema50'], 1)
                        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/Users/uta/Documents/code/fx/trade_test3.py", line 34, in make_ma_slope
    ma_slope.append((ma[i] - ma[i - span]) / (i - (i - span)))
                             ~~^^^^^^^^^^
  File "/opt/homebrew/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/series.py", line 1040, in __getitem__
    return self._get_value(key)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/opt/homebrew/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/series.py", line 1156, in _get_value
    loc = self.index.get_loc(label)
          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/opt/homebrew/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexes/range.py", line 416, in get_loc
    raise KeyError(key) from err
KeyError: -1
```

### 該当のソースコード

```python
import requests
import json
import pandas as pd
from termcolor import colored as cl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 為替のデータフレームを取得
endPoint = 'https://forex-api.coin.z.com/public'
path     = '/v1/klines?symbol=USD_JPY&priceType=ASK&interval=1min&date=20231127'
response = requests.get(endPoint + path)

df = pd.DataFrame(response.json()['data'])
df['openTime'] = pd.to_datetime(df['openTime'].astype(int), unit='ms')
df = df.set_axis(['Date time', *df.columns[1:].str.title()], axis=1)

pd.set_option('display.max_columns', 10)
print(df)

# 単純移動平均線を作成
def make_sma(close, span):
    return close.rolling(window = span).mean()

# 指数平滑移動平均線を作成
def make_ema(close, span):
    sma = make_sma(close, span)[:span]
    return pd.concat([sma, close[span:]]).ewm(span = span, adjust = False).mean()

# 移動平均線の傾きを作成
def make_ma_slope(ma, span):
    ma_slope = []

    for i in range(len(ma)):
        ma_slope.append((ma[i] - ma[i - span]) / (i - (i - span)))

    return ma_slope

# EMA50
df['ema50'] = make_ema(df['Close'], 50)

# 次でエラーが出るので一旦printしときます
print(df)

df['ema50_slope'] = make_ma_slope(df['ema50'], 1)

# チャート描画
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, gridspec_kw = { 'height_ratios':[3, 1] })

ax1.plot(df['Close'], color = 'green', linewidth = 2, label = 'CLOSING PRICE')
ax1.plot(df['ema50'], color = 'orange', linewidth = 2, label = 'EMA50')
ax1.legend(loc = 'upper left')

# 移動平均値が0以上なら赤色、0以下なら青色
ax2.bar(np.arange(len(df.index)), df['ema50_slope'].fillna(0), color = [('red' if i > 0 else 'blue') for i in df['ema50_slope']])

plt.show()
```

### 試したこと

for文でエラーが出ているので、for i in range(len(ma)):　の
len をprintして確認や、
lange(51,len(ma),1) としてema50 の51行目以降にしてみましたが、無意味でした。
(50行目(49行目?)まではema50は作成されないと思います。NaN )

（2023.11.29.0時追記）
ご回答通り、
ma.iloc[i] にすることで、エラーなく処理は終わりましたが、EMA50（黄色のグラフ）が直線になってしまいます。
理想のグラフ、
問題のグラフ画像、
コードの最後にprint(df) を追加し、出てきたメッセージ
を記載しました。

ema50(移動平均線）は良さそうな値が出てますが、ema50_slope（移動平均線の傾き） はほぼ０なので、傾きがうまく出てないようです。

Closing Priceもなにかおかしいです

（理想のグラフ）
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-11-29/86d79029-0f56-4dd5-9f3b-10ca4e616b6d.png)

![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-11-29/817fa1ea-0ee6-4e0e-98bf-f25dddcb5989.png)
```

               Date time     Open     High      Low    Close       ema50  \
0    2023-11-26 22:00:00  149.514  149.514  149.501  149.502         NaN   
1    2023-11-26 22:01:00  149.502  149.507  149.502  149.503         NaN   
2    2023-11-26 22:02:00  149.503  149.507  149.503  149.504         NaN   
3    2023-11-26 22:03:00  149.503  149.511  149.503  149.505         NaN   
4    2023-11-26 22:04:00  149.505  149.505  149.503  149.503         NaN   
...                  ...      ...      ...      ...      ...         ...   
1375 2023-11-27 20:55:00  148.681  148.691  148.677  148.689  148.677618   
1376 2023-11-27 20:56:00  148.689  148.702  148.687  148.699  148.678456   
1377 2023-11-27 20:57:00  148.699  148.707  148.699  148.703  148.679419   
1378 2023-11-27 20:58:00  148.703  148.703  148.668  148.669  148.679010   
1379 2023-11-27 20:59:00  148.669  148.691  148.669   148.69  148.679441   

      ema50_slope  
0             NaN  
1             NaN  
2             NaN  
3             NaN  
4             NaN  
...           ...  
1375     0.000465  
1376     0.000839  
1377     0.000962  
1378    -0.000409  
1379     0.000431  

[1380 rows x 7 columns]
2023-11-29 00:38:00.894 Python[8482:492950] WARNING: Secure coding is not enabled for restorable state! Enable secure coding by implementing NSApplicationDelegate.applicationSupportsSecureRestorableState: and returning YES.
```
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

macOS
Python3



移動平均線の傾きを算出したい

### 実現したいこと

二次元のndarrayにおいて、値が大きい上位N％の要素の平均を計算したい

### 前提

二次元のndarrayがあったときに、全要素の上位N％の要素のみの平均を計算したいです。
例えば以下の4×5のndarrayだった場合、上位20％であれば該当する要素は 4 4 4 4 なので平均は4と出力し、
上位25％では 4 4 4 4 3 なので平均は3.8と出力するイメージです

[[1 1 1 1 1]
 [2 2 2 2 2]
 [3 3 3 3 3]
 [4 4 4 4 4]]

np.percentileを用いて実装しようとしたのですが、同じ値が多かったりするとうまくいきません。
何か良い実装方法はないでしょうか。よろしくお願いいたします。



### 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）

ここにより詳細な情報を記載してください。


二次元のndarrayにおいて、値が大きい上位N％の要素の平均を計算したい

### 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。

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？

NumPy