【Python】地球上の 2 点間の距離を計算できる「haversine」のインストール
地球上の 2 点間の距離を計算できる「haversine」のインストールについて解説しています。 「haversine（https://github.com/mapado/haversine）」は、緯度と経度を使用して、地球上の2点間の距離を様々な単位で計算できます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■haversineをインストールする haversineをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install haversine 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Version 3.9.9にインス
Pythonで平均値を計算するための関数を定義する
■今回の環境（Python） Google Colaboratory(Google Colab),記事作成時点ではPython 3.9.16が用いられる。 ■平均値を計算するための関数を定義するでは、早速平均値を計算するための関数を定義するために、コードを書いていきます。 ■コードdef calculate_mean(numbers): # リストの合計を計算する total = sum(numbers) # リストの要素数を取得する count = len(numbers) # 平均値を計算する mean = total / count # 平均値を返す return mean numbers = [1, 2, 3, 4, 5] mean = calculate_mean(numbers) print(mean)def文を用いてcalculate_mean()というメソッドを定義します。
ジュールの定義や計算方法をPythonで実装する方法
ジュールの定義や計算方法をPythonで実装する方法について解説しています。 まず、ジュール（J）は、仕事や熱の単位として使われます。ジュールは、1ニュートンの力が物体を1メートル動かす際に必要な仕事量と定義されます。1ニュートンは、1kgの質量を持つ物体に m/s2の加速度を生じさせる力であり、1m/s2の加速度は、物体の速度が1秒間に1メートルずつ増加することを意味する。 つまり、以下の式で表されます。 1 J = 1 N・mここでのNはニュートン、mはメートルです。 この式をPythonで実装してみます。 ■今回の環境（Python） Google Colaboratory(Google Colab),2023年3月18日時点ではPython 3.9.16が用いられる。 ■コードJ = 1.0 # ジュール N = 1.0 # ニュートン m = 1.0 # メートル # ジュールの
PythonでOrderedSetを用いて与えられた数値リストから重複を削除し合計値と平均値を計算する
PythonでOrderedSetを用いて与えられた数値リストから重複を削除し合計値と平均値を計算してみます。 今回はOrderedSetを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.10.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■OrderedSetを用いて与えられた数値リストから重複を削除し合計値と平均値を計算するでは、早速OrderedSetを用いて与えられた数値リストから重複を削除し合計値と平均値を計算するスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom ordered_set import OrderedSet def remove_duplicates_and_calculate_stats(number
Pythonでhashlibを用いてsha1を計算する
Pythonでhashlibを用いてsha1を計算してみます。 sha1は、「SHA-1 (Secure Hash Algorithm 1)」であり、暗号解読されたハッシュ関数であり、Secure Hash Algorithm（SHA）ファミリーの4つのアルゴリズムのうちの1つです。現在でも、広く使用され、入力から160ビット（20バイト）のハッシュ値（通常40桁の16進数で表される）を生成。なお、SHA-1は、米国国家安全保障局によって設計され、米国連邦情報処理規格にもなっている。 今回はhashlibモジュールを用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■hashlibを
Pythonのstatisticsを使用し最頻値（モード）を計算する
Pythonのstatisticsを使用し最頻値（モード）を計算してみます。 最頻値 (モード)とは、データや確率分布で頻度（度数）の最も多い数値。統計での代表となる値です。 statisticsは、Pythonの標準ライブラリとなっていますので、事前にインストールする必要がありません。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■statisticsを使用し最頻値（モード）を計算するでは、早速statisticsを使用し最頻値（モード）を計算するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport statistics statistics.mode([1,1,1,2,2,3,4,5,6])importでstatisticsモジュールを呼び出します。呼び出した後に、statistics.mode()関数を用います。関数の括
Pythonでstatisticsモジュールを使用し平均（平均値）を計算・取得する
Pythonでstatisticsモジュールを使用し平均（平均値）を計算・取得します。 平均（平均値）を計算・取得するためには、statistics.mean()関数を使用します。この関数で、数値データの集合から平均値を得ることができます。 戻り値として、与えられたデータの平均を表す値（（float）浮動小数点型）を返します。 なお、statisticsモジュールはPythonの標準ライブラリなので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■与えられたデータセットの平均（平均値）を計算するでは、早速与えられたデータセットの平均（平均値）を計算してみます。 ■コードimport statistics data = [10,20,30,40,50,75] result = stati
Pythonでパーセンテージを計算する
Pythonでパーセンテージを計算してみます。 2つの数値のパーセンテージを計算するためには、除算演算子（”/”）を使用し、2つの値を除算（割り算）します。その後、乗算演算子（”*”)を使用し、結果を「100」という数値で乗算（かけ算）します。これでパーセンテージが求められます。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■パーセンテージを計算では、実際にPythonでパーセンテージを計算してみます。 ■コードpercent = 30 / 40 * 100 print(percent)今回は、「30（とある数,N）」が「40（全体）」の何パーセントかを計算してみます。計算するために、percentという変数を作成し、その中にパーセントを求める式を記述し、変数内に格納します。 ■実行このスクリプトを実行してみます。 実行して
Pythonでmathモジュールを使用し中学・高校で習う階乗を求めてみる
Pythonでmathモジュールを使用し中学・高校で習う階乗を求めてみます。 階乗（かいじょう）とは、「1」から”ある数”までの連続する整数の積のことです。積とは乗法 （掛け算）の結果です。ある数を、数学では「n」とすることが多いです。そのため、「1」から「n」までの連続する「n」個の整数の積を「nの階乗」と呼びます。 なお、階乗（かいじょう）は「n!（エクスクラメーション・マーク,ビックリマーク）」と表します。 今回はmathモジュールを使用することで、この階乗（かいじょう）を簡単に求めることができます。mathモジュールはPythonの標準ライブラリとなっていますので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■mathモジュールのfactorial()関数を使用し階乗を求める
PythonでCurrencyConverterを使用し通貨換算（為替レート計算）する
PythonでCurrencyConverterを使用し通貨換算（為替レート計算）する。 CurrencyConverter（https://pypi.org/project/CurrencyConverter/）は、ユーロ圏19か国の金融政策を担う欧州中央銀行のデータを使用した通貨換算（為替レート計算）のライブラリです。 欧州中央銀行のデータを使用していますので、他の通貨換算（為替レート計算）とは出力される値が異なる場合があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■CurrencyConverterをインストールするCurrencyConverterをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pi
Pythonで2つの時刻の差を計算する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■2つの時刻の差を計算するでは、早速2つの時刻の差を計算するスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom datetime import datetime s1 = '9:00:00' s2 = '18:00:00' FMT = '%H:%M:%S' tdelta = datetime.strptime(s2, FMT) - datetime.strptime(s1, FMT) print(tdelta)今回は、2つの時刻の差を計算するためにPythonの標準ライブラリdatetimeを使用します。importでdatetimeモジュールを呼び出します。 その後にs1という変数を作成し、その中に開始時間を入れます。入れた後に格納します。 次に、s2と
PythonでN個の数値の平均を計算するプログラムを作成する
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■N個の数値の平均を計算するでは、早速N個の数値の平均を計算するプログラムを書いていきます。 ■コードn =int(input("平均を求めるための個数を入力する:")) sum = 0 for i in range(n): x=int(input("合計を計算するために数値を入力する:")) sum=sum+x avg =sum/n print("平均は: ",avg)今回はnという変数を作成し、その中でinput()関数を使用し、コンソールからの入力を取得します。取得した値をint()関数を使用し整数に変換してn変数に格納します。 次に、sumという変数を作成し、その中に「0」を格納し、合計した数値を入れるために変数を初期化する処理を行います。 そ
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