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遺伝的アルゴリズムで特徴量を生成しようと試みています。
直接の問題点としてinvalid_indがslice(None,None,None)になっているのかどうか、またなっているとしたら何が問題なのか理解できていません。
最終的には遺伝的アルゴリズムの適用に対してどこが間違っているかを理解したいです。

参考にしたサイトはこちらです
[遺伝的プログラミングによる特徴量生成](https://qiita.com/overlap/items/e7f1077ef8239f454602)


```ここに言語を入力
# 進化の実行
# 交叉確率50%、突然変異確率10%、10世代まで進化
start_time = time.time()
pop, log = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, 0.5, 0.1, 10, stats=mstats, halloffame=hof, verbose=True)
end_time = time.time()

```

上のコマンドを実行すると下記のようなエラーが出ます


```ここに言語を入力
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-6e36a1a1e9f9> in <module>
      2 # 交叉確率50%、突然変異確率10%、10世代まで進化
      3 #start_time = time.time()
----> 4 pop, log = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, 0.5, 0.1, 10, stats=mstats, halloffame=hof, verbose=True)
      5 #end_time = time.time()

/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/deap/algorithms.py in eaSimple(population, toolbox, cxpb, mutpb, ngen, stats, halloffame, verbose)
    149     invalid_ind = [ind for ind in population if not ind.fitness.valid]
    150     fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
--> 151     for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
    152         ind.fitness.values = fit
    153 

<ipython-input-17-6b7270f13b1a> in eval_genfeat(individual)
      3 def eval_genfeat(individual):
      4     func = toolbox.compile(expr=individual)
----> 5     features_train = [X_train[:,i] for i in range(n_features)]
      6     new_feat_train = func(*features_train)
      7     X_train_tmp = np.c_[X_train, new_feat_train]

<ipython-input-17-6b7270f13b1a> in <listcomp>(.0)
      3 def eval_genfeat(individual):
      4     func = toolbox.compile(expr=individual)
----> 5     features_train = [X_train[:,i] for i in range(n_features)]
      6     new_feat_train = func(*features_train)
      7     X_train_tmp = np.c_[X_train, new_feat_train]

/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key)
   2925             if self.columns.nlevels > 1:
   2926                 return self._getitem_multilevel(key)
-> 2927             indexer = self.columns.get_loc(key)
   2928             if is_integer(indexer):
   2929                 indexer = [indexer]

/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2655                                  'backfill or nearest lookups')
   2656             try:
-> 2657                 return self._engine.get_loc(key)
   2658             except KeyError:
   2659                 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key


```


```ここに言語を入力
invalid_ind = [ind for ind in population if not ind.fitness.valid]
fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
        ind.fitness.values = fit
```


ここの3行目の invalid_indがslice（None,None,None)になっているために起こっていると思います。

invalid_indを出力したところ

```ここに言語を入力
[[<deap.gp.Primitive at 0x102b261d8>,
  <deap.gp.Primitive at 0x102b265e8>,
  <deap.gp.Primitive at 0x102b261d8>,
  <deap.gp.Terminal at 0x1a186c29d8>,
  <deap.gp.Primitive at 0x1a186b9f98>,
  <deap.gp.Terminal at 0x1a186d6048>,
  <deap.gp.Terminal at 0x1a186c2d80>],
 [<deap.gp.Primitive at 0x102b265e8>,
　　　　　　　・
　　　　　　　・
　　　　　　　・
```
となっています。
またtype(invalid_ind)はlistでした。

長くなりましたがよろしくお願い致します。

遺伝的アルゴリズム、deap eaSimpleに関するエラー、slice

現在のところ、変数を変数の中へ入れこんであるのですが、その変数を宣言する方法を教えていただきたいです。
```
airplanename = 'Airplane' + str(i) + ' = hanedaapproach(' + time + ',' + \
                               flightnumber + ',' + position1 + ',' + position2 + ',' + altitude + ',' + shipname + ')'
                
```
とした状態で、
```
Airplane1 = hanedaapproach(00:01.0,FLT0001,31.478958,126.609246,30066,B763)
```
と宣言したいのです。
この後にこのデータを利用し、同一時刻の際に算出される差分をCSVとして保存する予定ですので、型としては変更できる可能性は低いです。どのようにすれば良いのか、アドバイスをお願いいたします。

#

補足
現在利用しているデータは国土交通省によるCARATS OPEN DATAのうち、スライドで公開されているサンプルです：[リンク内容](http://www.mlit.go.jp/common/001231892.pdf)
hanedaapproachに関しては、別ファイルで次のように定義し継承しています。
```
class hanedaapproach:
    def __init__(self, time, flightnumber, altitude, position1, position2, speed):
        self.time = time
        self.flightnumber = flightnumber
        self.altitude = altitude
        self.position1 = position1
        self.position2 = position2
        self.speed = speed
```
またそのあとの関数は以下の通りです。
```
airplanes = [Airplane[1], Airplane[1]]
altitudemargin = airplanes[0].altitude - airplanes[1].altitude
positionmargin = math.sqrt(abs((airplanes[0].position1 - airplanes[1].position1) ^ 2 + (airplanes[0].position2 - airplanes[1].position2) ^ 2))
speedmargin = airplanes[0].speed - airplanes[1].speed
if altitudemargin<1000:
        alert1 = '高度が近づきすぎです'
else:
    alert1 = '高度異常なし'
if positionmargin<=10:
        alert2 = '平面位置が近づきすぎです'
else:
    alert2 = '平面位置異常なし'
if speedmargin <0:
        alert3='将来近づく可能性があります'
else:
    alert3 = '接近異常なし'

print('羽田空港34L着陸前APOLO地点での接近情報: '+airplanes[0].flightnumber+'と'+airplanes[1].flightnumber+'です')
print('アラートは'+alert1+','+alert2+'です')
```
不具合はエラーが発生することです。発生するエラーは以下の通りです：
```
TypeError: unsupported operand type(s) for ^: 'float' and 'float'
```

変数の中に変数を入れ込んでいる際の、内側の変数を実行する方法

### 前提・実現したいこと
python2のコードを３に書き換えたい



pythonで音声認識をしたいです。
そこでMFCCのサンプルコードを見つけたのですが、
python2のバージョンだったのでpython3に書き換えたいです



### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Traceback (most recent call last):
  File "mfcc3.py", line 124, in <module>
    tmp = get_feature(wavfile,nfft,nceps)
  File "mfcc3.py", line 117, in get_feature
    ceps = mfcc(wavdata, nfft, fs, nceps)
  File "mfcc3.py", line 76, in mfcc
    signal = preEmphasis(signal, p)
  File "mfcc3.py", line 67, in preEmphasis
    return scipy.signal.lfilter([1.0, -p], 1, signal)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/scipy/signal/signaltools.py", line 1337, in lfilter
    out_full = np.apply_along_axis(lambda y: np.convolve(b, y), axis, x)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/numpy/lib/shape_base.py", line 357, in apply_along_axis
    res = asanyarray(func1d(inarr_view[ind0], *args, **kwargs))
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/scipy/signal/signaltools.py", line 1337, in <lambda>
    out_full = np.apply_along_axis(lambda y: np.convolve(b, y), axis, x)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/numeric.py", line 1043, in convolve
    raise ValueError('v cannot be empty')
ValueError: v cannot be empty
```

### 該当のソースコード

```python
#coding:utf-8
import wave
import numpy as np
import scipy.signal
import scipy.fftpack
import scipy.fftpack.realtransforms




def wavread(filename):
    wf = wave.open(filename, "r")
    fs = wf.getframerate()
    x = wf.readframes(wf.getnframes())
    x = np.frombuffer(x, dtype="int16") // 32768.0  # (-1, 1)に正規化
    wf.close()
    return x, float(fs)

def hz2mel(f):
    """Hzをmelに変換"""
    return 1127.01048 * np.log(f // 700.0 + 1.0)

def mel2hz(m):
    """melをhzに変換"""
    return 700.0 * (np.exp(m // 1127.01048) - 1.0)

def melFilterBank(fs, nfft, numChannels):
    """メルフィルタバンクを作成"""
    # ナイキスト周波数（Hz）
    fmax = fs // 2
    # ナイキスト周波数（mel）
    melmax = hz2mel(fmax)
    # 周波数インデックスの最大数
    nmax = nfft // 2
    # 周波数解像度（周波数インデックス1あたりのHz幅）
    df = fs // nfft
    # メル尺度における各フィルタの中心周波数を求める
    dmel = melmax // (numChannels + 1)
    melcenters = np.arange(1, numChannels + 1) * dmel
    # 各フィルタの中心周波数をHzに変換
    fcenters = mel2hz(melcenters)
    # 各フィルタの中心周波数を周波数インデックスに変換
    indexcenter = np.round(fcenters // df)
    # 各フィルタの開始位置のインデックス
    indexstart = np.hstack(([0], indexcenter[0:numChannels - 1]))
    # 各フィルタの終了位置のインデックス
    indexstop = np.hstack((indexcenter[1:numChannels], [nmax]))

    filterbank = np.zeros((numChannels, nmax))
    for c in np.arange(0, numChannels):
        # 三角フィルタの左の直線の傾きから点を求める
        increment= 1.0 // (indexcenter[c] - indexstart[c])
        for i in np.arange(indexstart[c], indexcenter[c]):
            i=int(i)
            filterbank[c, i] = (i - indexstart[c]) * increment
        # 三角フィルタの右の直線の傾きから点を求める
        decrement = 1.0 // (indexstop[c] - indexcenter[c])
        for i in np.arange(indexcenter[c], indexstop[c]):
            i=int(i)
            filterbank[c, i] = 1.0 - ((i - indexcenter[c]) * decrement)

    return filterbank, fcenters

def preEmphasis(signal, p):
    """プリエンファシスフィルタ"""
    # 係数 (1.0, -p) のFIRフィルタを作成
    return scipy.signal.lfilter([1.0, -p], 1, signal)

def mfcc(signal, nfft, fs, nceps):
    """信号のMFCCパラメータを求める
    signal: 音声信号
    nfft  : FFTのサンプル数
    nceps : MFCCの次元"""
    # プリエンファシスフィルタをかける
    p = 0.97         # プリエンファシス係数
    signal = preEmphasis(signal, p)

    # ハミング窓をかける
    hammingWindow = np.hamming(len(signal))
    signal = signal * hammingWindow

    # 振幅スペクトルを求める
    spec = np.abs(np.fft.fft(signal, nfft))[:nfft//2]
    fscale = np.fft.fftfreq(nfft, d = 1.0 // fs)[:nfft//2]

    # メルフィルタバンクを作成
    numChannels = 20  # メルフィルタバンクのチャネル数
    df = fs // nfft   # 周波数解像度（周波数インデックス1あたりのHz幅）
    filterbank, fcenters = melFilterBank(fs, nfft, numChannels)


    # 定義通りに書いた場合
    # 振幅スペクトルに対してフィルタバンクの各フィルタをかけ、振幅の和の対数をとる
    mspec = np.log10(np.dot(spec, filterbank.T))


    # 離散コサイン変換
    ceps = scipy.fftpack.realtransforms.dct(mspec, type=2, norm="ortho", axis=-1)

    # 低次成分からnceps個の係数を返す
    return ceps[:nceps]

#wavファイルと次元数を入れてMFCCを抽出
#   nfft:FFTのサンプル数　1024, 2048, 4096
#   nceps:MFCCの次元数　大体12次元が多い
#   ※ fs * cuttime >= nfft/2 を満たす値を与えなければいけない
def get_feature(wavfile,nfft,nceps):
    # 音声をロード
    wav, fs = wavread(wavfile)
    t = np.arange(0.0, len(wav) // fs, 1/fs)

    # 音声波形の中心部分を切り出す
    center = len(wav) // 2  # 中心のサンプル番号
    cuttime = 0.8         # 切り出す長さ [s]
    wavdata = wav[int(center - cuttime//2*fs) : int(center + cuttime//2*fs)]

    ceps = mfcc(wavdata, nfft, fs, nceps)
    return ceps.tolist()

if __name__ == "__main__":
    wavfile="warai.wav"
    nfft=2048
    nceps=12
    tmp = get_feature(wavfile,nfft,nceps)
    print(tmp)


```

### 試したこと
一度2to3を実行した後に、余算演算の変更 '/'（python2） →  '//'(python3)を行いました。
のちに上記のエラーがでたのですが、理解をすることができません。

どのようにエラーを処理していけば解決できるでしょうか？


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
python 3.7.0

python2から３への書き換え

久しぶりの質問となります。
よろしくお願いします。

早速ですが、例えば

---
```python
class A():
    def __init__(self):
        self.x = 0

a = A()
a.x = 13
```
としたあとに、
a を何らかのコピーで b というオブジェクトを作りたいのですが、このときに、
```python
b.x = 1
print(a.x) # 13
print(b.x) # 1
```
としたときに、コメント行の結果になるようにしたいのです。

"""つまり、アドレスは違うが、
同じ中身のものを作りたい。"""

ということです。
自分で解決策を探してみたのですが、
自分の求めている結果になるような策が見つからなかったので、ここで質問させてもらいました。
どうか、よろしくお願いします。

クラスオブジェクトのコピー方法？

### 前提・実現したいこと

マクロで修正したい箇所がありご質問させていただきます。
ちょっと内容が難しかったり、説明が下手な部分があると思われますがよろしくお願いします。
 説明ではわからない部分があると思うので、
Excelsheetの処理結果を例で記載します。

"注文読込sheet"のA列の"AM 注文開始"から"AM 注文終了"が記載されている間のセルで
商品: 番号: メッセージ:を探し、あれば"注文詳細sheet"のA列に商品：をB列に番号：以降の値を
表示します。"過去注文履歴sheet"のA列には、商品: 番号: メッセージ:の１ｾｯﾄの値を結合して
入力され、B列には商品：、C列には番号：、D列にはメッセージ：の値が入力され追加されていく仕組みになっており
履歴として残るようになっています。
"注文詳細sheet"のC列には、今回処理を行った際の、商品: 番号: メッセージ:の組み合わせの
値が"過去注文履歴sheet"のA列に履歴として元々あればその行番号を表示するようになっています。
 以上が処理の流れになります。自分の説明よりわかる人はマクロを見ていただいた方が
処理の流れがわかるかもしれません。

 今回ご質問したい内容を以下に記載。
 新規に"マスタsheet"を作成し、そのA列にあらかじめ 特定のメッセージ：以降の値を入力しておきます。
 処理で取得した商品: 番号: メッセージ: 以降の値で、商品: 番号: の値と"マスタsheet"のA列にある値が
部分一致していて、"過去注文履歴sheet"のA列を見てメッセージの特定の部分以外が一致していればその
行番号を返す仕組みに修正したいです。下に例を書きます。

 例
マスタ sheet
 A1 ハンバーグ10注文時間は*秒でした。
A2 パフェ30注文時間は*分くらいです。

 過去注文履歴 sheet
 A1 ハンバーグ10注文時間は30秒でした。
B1 ハンバーグ
C1 10
 D1 注文時間は30秒でした。
A2 パフェ30注文時間は1分くらい。
B2 パフェ
C2 30
 D2 注文時間は1分くらい。
↑
 ※A1等はどこのセルかわかるために書いてます。
A1B1と縦に書いてるのは横に書いた場合わかりずらいかなと
思い縦に書きました。B1セルにハンバーグと入ってるイメージです。
注文読込 sheet
 A1 AM 注文開始
A2 商品:ハンバーグ
A3 番号:10
 A4 メッセージ:注文時間は60秒でした。
A5
 A6 商品:ラーメン
A7 番号:20
 A8 メッセージ:注文時間は40秒でした。
A9
 A6 商品:パフェ
A7 番号:30
 A8 メッセージ:注文時間は2分くらい。
A9 AM 注文終了

 今のマクロの処理では、
 今回注文読込sheetから読み込んだ商品: 番号: メッセージ:
の値を結合して、過去注文履歴sheetのA列と比較した時に
新規注文としてすべて過去注文履歴sheetに追加されてしまいます。
 注文読込sheetの最初の商品番号メッセージの組み合わせである
"ハンバーグ10注文時間は60秒でした"は、過去注文履歴sheetを
見ると秒数ちがい以外は同一の値のものがあります。これを
新規追加ではなく過去にあったものとして処理したいです。
 商品:ハンバーグ 番号:10 メッセージ:注文時間は60秒でした。
マスタsheetのA列を見に行き、今回注文読込sheetから取得した
"ハンバーグ10注文時間は60秒でした。"とマスタsheetA列の
"ハンバーグ10注文時間は*秒でした。"の秒数の部分以外が一致
しているので、過去注文履歴sheetのA1の値と同一の注文ないようとして
注文詳細sheetのC列に1行目と表示されるようにしたいです。

 修正後の処理結果
 過去注文履歴 sheet
 A1 ハンバーグ10注文時間は30秒でした。
B1 ハンバーグ
C1 10
 D1 注文時間は30秒でした。
A2 パフェ30注文時間は1分くらい。
B2 パフェ
C2 30
 D2 注文時間は1分くらい。
A3 ラーメン20注文時間は40秒でした。
B3 ラーメン
C3 20
 D3 注文時間は40秒でした。
↑
新規追加されるのはラーメンの値だけ。
それ以外の値は過去にあったものとして判断。

 注文詳細sheet
 A1 ハンバーグ
B1 10
 C1 1
 A2 ラーメン
B2 20
 C2 ×
 A3 パフェ
B3 30
 C3 2
 ↑
新規追加のものは行番号が×として表示される処理になっています。
パフェの値もマスタsheetに秒数以外同一のものがあり、
 過去注文履歴sheetのA2セルに○分以外同一の値が元々
 入っているので、同一の値と判断し、2行目の2と
注文詳細sheetに値を返す。
下に私が組んだマクロを記載します。

```ここに言語名を入力
Sub log()
 Dim R As Range, W As Range
 Dim s(1 To 3)
 Set WS = Worksheets("注文詳細")
Set R = Worksheets("注文読込").Range("A1")
 Set W = Worksheets("注文詳細").Range("C1")
 Set w2 = Worksheets("注文詳細").Range("B5:B100")

 WS.Range("5:100").Clear

 Do Until R Like "*AM 注文開始*"
Set R = R.Offset(1, 0)
 Loop
 Do Until R Like "*AM 注文終了*"
Set R = R.Offset(1, 0)
 If R Like "商品:*" Then s(1) = Mid(R, 4)
 If R Like "番号:*" Then s(2) = Mid(R, 4)
 If R Like "メッセージ:*" Then s(3) = Mid(R, 7)
If s(3) <> "" Then
 On Error Resume Next
 W = WorksheetFunction.Match(s(1) & s(2) & s(3), Worksheets("過去注文履歴").Range("A:A"), 0)
 On Error GoTo 0

 If W = "" Then
 W = "×"
 Worksheets("過去注文履歴").Range("A" & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1) = s(1) & s(2) & s(3)
 Worksheets("過去注文履歴").Range("B" & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1) = s(1)
 Worksheets("過去注文履歴").Range("C" & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1) = s(2)
 Worksheets("過去注文履歴").Range("D" & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1) = s(3)
 End If

 Worksheets("注文詳細").Range("A" & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1) = s(1)
 Worksheets("注文詳細").Range("B" & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1) = s(2)

 Set W = W.Offset(1, 0)
 s(1) = ""
 s(2) = ""
 s(3) = ""
 End If

 Loop
 End Sub

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。