【Numpy】Python Numpyによる、様々なランダムプロット

はじめに 正規分布 対数正規分布 二項分布 ベータ分布 ガンマ分布 ポアソン分布 指数分布 一様分布 参考文献 はじめに NumPyでは様々なランダム関数を提供しています。今回はその中でもよく用いられる以下の表の分布をpython NumPyで描写したいと思います。 idx Name method 1 正規分布正規分布*1 np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)np.random.standard_normal(size=None) 2 対数正規分布 np.random.lognormal(mean=0.0, sigma=1.0, siz…

【Matplotlib】グラフの中にグラフを作成 (Inset Plot in Matplotlib)

はじめに コード モジュール データ 描写 参考文献 はじめに 今回は、グラフの中にもう一つグラフを描く方法に関しての記事です。 グラフを描写するmatplotlibの基礎ができている方は簡単に作成できます。 そうでない方は以下の記事を参考にしてください。 runtascience.hatenablog.com コード モジュール まずは必要なモジュールをインポートします。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import gaussian_kde #密度プロットに使用 #Inset plot …

【Matplotlib】pythonで密度プロット(Density plot)

はじめに KDEとは 相関 データ 描写 普通の相関プロット Density plot 確率密度 データ 描写 参考文献 はじめに pythonの相関を見る際に密度プロットを作成することを今回の目標とします。 KDEとは Kernel Density Estimation (カーネル密度推定; KDE)とは、ある有限の標本の中から確率変数の確率密度関数を推定手法のうちの一つである。 詳しい説明は以下の通りです。 カーネル密度推定 - Wikipedia 相関 まずは必要なモジュールをインポートします。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as…

集中力を高める方法とは？生活の根本を変える方法と、参考になる本を紹介!

はじめに 結論 参考になる本5選 1. 一流の頭脳 2. 最短の時間で最大の成果を手に入れる超効率勉強法 3. 人生を変えるモーニングメソッド 4. 昨日も22時に寝たので僕の人生は無敵です 5. 脳を鍛えるには運動しかない! まとめ はじめに はじめにこの記事の対象は ・受験生 ・集中力を高めたい人 ・意欲が湧かない人 です。 筆者もいろいろな本を読み、実践している方法で、効果を実感しています！ 結論 習慣的な運動です。 詳しく説明していきます。 参考になる本5選 1. 一流の頭脳 精神科医のDr. アンダース・ハンセンが科学的根拠に基づき、一流の頭脳になる方法を伝授している本です。 この本…

【Matplotlib】.rcParamsでグラフの一括設定&見やすくする

はじめに rcParamsの使い方 デフォルトを見てみる カスタムしてみる 色の周期を変える リセットの方法 参考文献 はじめに rcParamsの使い方 今回使うモジュールをインポート import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt デフォルトを見てみる #データの用意 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) ys = [] for i in range(2): ys.append(np.sin(x + np.pi*i/2)) fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax = fig.…

【Python】OSを使って指定したファイル一覧を取得し、データフレームに読み込む!

はじめに OSインターフェイスとは ファイル一覧を取得(os.listdir(path)) 拡張子指定&データの種類指定 取得したファイルの読み込み 番外編: globを使う(拡張子指定) 参考文献 はじめに 今回はos.listdirを用いて、ディレクトリ内にある(指定した)ファイルをリスト化する方法について説明します。 OSインターフェイスとは osモジュールはオペレーティングシステムとやり取りする関数を何ダースか提供する: (引用: Pythonチュートリアル第三版p115) osはコンピュータを操作を制御する基本的なソフトウェアのことで、今回の目的のファイル一覧の取得もこの機能を用いま…

【Python】データ解析のコンパス ( NumPy / Pandas / Matplotlib / Cartopy / Jupyter )

Pythonを用いたデータ解析で便利なコードを書いている記事を厳選! 初心者からを対象にしています！ 内容は、[解析]:NumPy/Pandas、[グラフ]の:Matplotlib/Cartopy、及びJupyterについてです。

【Science】黒体放射の式Planckの法則(Planck's law)をPythonで計算&描写

黒体放射の式Planckの法則(Planck's law)の計算と描写 今回は波長と周波数の関数を使用。 Planck's law コード 定数の定義 波長の関数 関数の定義 描写 周波数の関数 関数の定義 描写 参考文献 Planck's law プランクの法則とは、 物質と熱平衡状態の放射が出すエネルギー密度（放射輝度）分布を表す法則 である(引用:天文学辞典)。 発見者はドイツの物理学者マックス・プランクである。 プランクの法則は、黒体の輝度(radiance) を表す式であり、温度と波長or波数or周波数の関数となっている。 式は以下のように表される(放射輝度:radiance[W m…

【Matlotlib】Python Matplotlib基礎のキ(plot・scatter・bar・errorbar)

plot scatter bar errorbar plot plotでは点を線で結んだグラフや点グラフを描くことができます。 matplotlib.org scatter scatterでは散布図を描くことができます。散布図の点の色も指定できるため、3次元のデータの表示も可能です。 matplotlib.org bar barは累計数などの表示に用いられます。月ごとのデータ数を表示したり、水蒸気量などはbarです。 matplotlib.org errorbar errorbarではx方向のエラーとy方向のエラーを表示することができます。 データに標準偏差などを表示したいときはこれが便利です…

【Matlotlib】Python Matplotlib基礎のキ(グラフの書き方・figとplt、axes関係・複数グラフ、体裁を整える)

こんにちは。 今日はMatplotlibの基礎のキということではじめてMatplotlibを用いてグラフを描く人向けの記事です。 難しい用語は使っていませんので、初心者向けです。 モジュール データをプロットしてみよう figとplt, axの関係 複数グラフ 例1ー基本 例2ー応用(forループを使う) グラフの体裁 Point モジュール まずはグラフ描写に必要なmatplitlib.pyplotをインポートします 慣習的にpltと略します(as plt) import matplotlib.pyplot as plt データをプロットしてみよう まずは基本的なデータをプロットしてみます …

【English】Weblio拡張機能でWebでの英単語検索がラクラクに！機能追加方法と使い方

英語の文で、簡単に単語を調べられる 使用するブラウザはGoogle Chromです 拡張機能追加 まずはGoogleChromでWeblio拡張と検索し、一番上に出てくるサイトをクリックします。 次に、右の青色の をクリックします すると、Weblio拡張機能か追加されます Weblioの設定 追加の時点では、ウェブの右上の拡張機能の欄にWeblioが表示されないので、表示させるためには以下の操作をします。 ①パズルマーク（🧩）をクリック ②Weblioをピン留め追加（青色に変わる） 設定の最後にWeblioデフォルトの設定を確認します。 Weblioのマークを左 使い方 WHO issues…

【Pandas】Python Pandas基礎編(DataFrame結合 concat, merge, join)

こんにちは Pandasを用いたデータフレームの結合(縦方向・横方向)についてです！ 始める前に 横方向 pd.concat() .join() pd.merge() 縦方向 pd.concat() .append() 始める前に まずはpandasをインポートしましょう import pandas as pd 横方向 例として用いるデータフレーム import numpy as np data1 = np.array([["2020-01-01",5] ,["2020-01-02",3] ,["2020-01-03",4] ,["2020-01-04",2] ,["2020-01-05",2…

【Word】数式のTips(数式記入・数式番号・等号揃え・行列の行と列追加)

皆さんこんにちは。 理系の皆さんはWordでレポートを作成するときに、必ずと言って良いほど数式を使いますよね。 今回はWordにおける数式のTipsをいくつかご紹介したと思います。 数式表示ショートカット 数式の記入方法 Unicode LaTeX 数式番号の設定 数式等号揃え 行列の行・列追加 ギリシャ文字など 数式表示ショートカット 数式のショートカットは覚えてしまいましょう [Shift]+[Alt]+[=]で数式のリボンがでます。 数式の記入方法 数式の記入方法を2つご紹介します。 UnicodeとLaTeXがあります。どちらもギリシャ文字などの基本的な文字は同じですが、ベクトルの表記…

【Pandas】Python Pandas基礎編(DataFrame作成・選択)

こんにちは 今日はPandasの基本的な使用方法について話していきたいと思います！ Pandasとは、Pythonでのデータ解析に用いられるライブラリのこと。 pandas.pydata.org DataFrame作成 インポートする リスト・配列から作成 Columns(カラム) Index(インデックス) dtype n×mのDF データの選択 loc 条件ひとつ 複数条件 iloc 条件ひとつ 複数条件 後ろから数える 参考文献 DataFrame作成 まず初めに、pandasをインポートしていきましょう import pandas as pd インポートする テキストファイルやExce…

【卒論・修論】図表・数式番号(本文相互参照、リンク作成)

こんにちは。 今日は本文の相互参照リンクの作成方法をご紹介します 数式番号の設定は少し違うのでよくご覧下さい。 図 図番号 本文相互参照 表 表番号 本文相互参照 数式 式番号 本文相互参照 図 まずは図の相互参照です。 図番号は必ず図の下に挿入しましょう 図番号 図番号はいかの手順で挿入します。 ①図を右クリック ②図表番号の挿入 ③図表番号を「図」に、位置を「項目の下」に、ラベルを除外するのチェックを外す 本文相互参照 図の本文相互参照はいかの手順で行います。 ①挿入する位置をクリック ②「参考資料」＞「相互参照」をクリック ③参照する項目「図」に、相互参照の文字列「番号とラベルのみ」に、…

【卒論・修論】見出しの設定(目次の作成～階層構造)

みなさん、こんにちは！ 今日は見出しの設定方法についてお話ししていきたいと思います。 レポートや卒論修論作成では見出しを設定すると思います。しかし、この操作に慣れていないと提出間近で焦ることになります。 大学1〜3年生は日頃のレポートで、見出し作成の練習をしていきましょう。 対象 レポートを書いている学生 卒論修論を書いている学生 Wordの見出し・目次設定に苦戦している人 目次の作成 見出しの設定 目次の設定 見出しの番号詳細設定 見出しのインデント詳細設定 階層構造 目次の見出し4・見出し5など 章番号なしの見出し 目次の作成 まずは目次を作成していきます。 卒論修論を例とします。 見出し…

【Jupyter Notebook】基礎編(基本操作コードの作成方法・Markdown・数式)

こんにちは。今日はJupyterNotebookの基礎編です 対象 初めて使用する人 Markdownの使い方がわからない人 Markdownで数式が書きたい人 ※Anacondaをインストールしていない方はそちらから始めてください。 Jupyter Notebookでpythonを走らせることができ、コードを逐一確認できるので利便性が高いです。 jupyter.org 基本操作 Jupyter Notebookを開く ファイルを作成 ファイル名変更 コードの実行 カネルを閉じる パネル詳細 よく使うコマンド Markdown セクション リスト作成 数式 基本操作 JupyterNotebo…

【Python】NumPy基礎編(配列：結合)

こんにちは 今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います！ NumPyとは、Pythonでの数値計算ライブラリのこと。 tutorials.chainer.org できること 多次元配列(ベクトル、線形代数) 回帰分析 微積分 など・・・ Numpyの使い方になれていない方は、まずはこちらの記事をご覧ください。 runtascience.hatenablog.com runtascience.hatenablog.com ベクトルの結合 まずはベクトルの結合です。以下のベクトルを例とします。 v = np.arange(5) u = np.arange(0, 6, 2) …

【Python】NumPy基礎編(配列：作成・リストから配列(逆も))

こんにちは 今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います！ NumPyとは、Pythonでの数値計算ライブラリのこと。 tutorials.chainer.org 配列：作成 連番配列を作成 行列配列を作成 同じ値の配列を作成 配列作成 np.arange() np.zeros_like()とnp.zeros() np.full_like() 配列(array)⇄リスト(list) リスト⇒配列「np.array()」 配列⇒リスト「np.tolist()」 配列作成 まずは配列の作成です。配列の作成は様々な目的があると思います。 今回は、 ベクトル・n×m行列の作成 同…

【Python】NumPy基礎編(演算: ベクトル・行列)

こんにちは 今日はNumPyの基本的な使用方法について話していきたいと思います！ NumPyとは、Pythonでの数値計算ライブラリのこと。 tutorials.chainer.org できること 多次元配列(ベクトル、線形代数) 回帰分析 微積分 など・・・ インポート 多次元配列 ベクトル 行列 配列の形・次元・要素数 ベクトル・行列計算 四則演算 和 差 商 要素積 行列積 転置行列 行列の次元変更 インポート まずはモジュールをインポートします。 ※numpyをインストールしていない場合はインストールしましょう⇓ 【NumPy初心者必見】NumPyのインストール方法まとめました！ …

【卒論・修論】引用・参考文献の管理法ーWordの利用ー

皆さんこんにちは！ 今日は卒論・修論で多くの人が使うであろうWordの機能を使った、文献管理方法をまとめてみました。 対象 「レポートや論文でwordを使った引用・参考文献の管理をする人」 ※参考文献欄をきれいに書きたい人⇒ 「文献管理と追加」へ 引用・参考文献 書き方 名前 引用・参考文献に必要な情報(必須*) Wordで管理 文献の挿入 本文途中で作成＆挿入 文献情報入力 参考資料のページ作成 文献のスタイル変更 文献の管理と追加 文献管理 フィールドの更新 その他 注意すること et alはどうするの？ References 引用・参考文献 卒論や修論では引用や参考にする論文が少なからず…

ITパスポートの効率的な勉強法 テキストはいる？過去問はどれくらいやる？

こんにちは。 先日、 令和2年度ITパスポート試験に独学合格しました！ 今回は備忘録として勉強方法を残しておきます 使用教材・サイト 勉強期間・量 勉強方法 流れ テキスト1週目 テキスト2週目 過去問を解く テストの流れ 試験を受けてみて 勉強期間は3か月です 大学の勉強があったので、1日1ー1.5時間で勉強していない日もあります... 先にタイトルの答えは IT初心者はテキストがあったほうがいい 過去問は5年、少なくとも3年やろう です！ 使用教材・サイト ・令和02年 イメージ&クレバー方式でよくわかる 栢木先生のITパスポート教室 www.amazon.co.jp ・ITパスポート試験…

PythonでMatplotlibカラーバーの色を利用したプロット

皆さんこんにちは。 今日はMatplotlibカラーバーを利用したプロットに関してです。 以前、グラデーションカラーを生成してテキストファイルに出力する方法をご紹介しましたが、おそらくこちらの記事のほうが便利です。 runtascience.hatenablog.com 解説 モジュール 使用データ プロット ＋α 参考文献 解説 モジュール まずはモジュールをインポートします。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm 使用データ 次に、データを用意します。 この記事では、月ごと…

言語と概念ーエスペラント語

エスペラント語 エスペラント語をご存知でしょうか エスペラント語とはポーランドの眼科医であるラザロ・ルドヴィコ・ザメンホフによって1887年に創案されました。 世界共通語として創案されたものです エスペラント語の自己紹介など見てみました。 世界共通語とのことですが、単語はヨーロッパをベースに作っているように感じられました。 したがって、ヨーロッパ圏の人が学びやすいと感じられます。学んでる人もヨーロッパの方が多そうです。 言語と概念 ネイティブの言語が一つの人は、例外を除いてあらゆる感情をネイティブの単語の組み合わせで表現できると思います。（例外：具体的に表現できない感情など) 他言語を学ぶ時は…

研究は独りじゃできない

研究室に入る前は、研究者は一人でバリバリ働いているのかと思っていました。 しかし、違いました。 やはりアイディアは誰かからレビューを受けたり、自分から探しに行ったりしないと降りてこないです。 よほどの天才でない限り、感覚ではなく経験で物事を判断したり、何をしたら良いのか考えるのでそこには人との相互作用が必須です。 研究以外のことからも刺激を受けることも大切だと思います。 誰かが頑張っている姿を見て刺激を受けたり、趣味でリフレッシュしたり、新しいことに挑戦したりすることが大切だと思います。 研究がうまく進まないときは、仲間に相談したり、リフレッシュすることが大切ですね。 それ以上に大切なのは、何…

フォントの種類を一括設定(パワーポイント; PowerPoint, ワード;Word)

こんにちは。 今日はレポートや発表に必須なパワポとワードの一括設定に関する内容です。 レポートのフォント Word PowerPoint レポートのフォント フォントサイズ：10.5 フォント：日本語 MS 明朝、 英数字 Times New Roman Word まずはワードのフォント一括設定です。 「ホーム」の「フォント」の右下をクリック デフォルト(既定)のフォントやサイズなどを選択 「既定に設定」をクリック 「この文書だけ」か「Normalテンプレート...」のどちらかを選択して完了 「Normalテンプレート...」を選択すると、今後WordをNormalで作成する時にそのフォントの…

Python 違う階層のファイルを読み込む(READ)

こんにちは。今日はファイルの読み込みに関してです。 階層構造 コード 基礎はこちらの記事から↓ runtascience.hatenablog.com 階層構造 今は、「geo」というディレクトリで「analysis.ipynb」内でコードを書いています データを「data/data.nc」から取ることを想定します コード 相対パスで指定します まず「..」で上の階層に戻ります(geo) 次に「data/data.nc」で指定のファイルにたどり着けます。 import pandas as pd df = pd.read_excel("../data/data.nc") df データの出力に関し…

Python Matplotlibでトラジェクトリー描写

こんにちは。今日はトラジェクトリーのデータを高度分布とともにプロットする方法です。 データは各自でご用意ください。 必要な知識 PBLH データ モジュール 描写 必要な知識 Matplotlibの基礎 Python-時系列プロット(気温ー日平均) - RuntaScience diary Python 軸を日付フォーマットに変更 - RuntaScience diary グラフ分割の基礎 Python matplotlibのGridspecーグラフの柔軟な分割(3:1でもで4:1でも) - RuntaScience diary PBLH Planetary Boundary Layer He…

Pythonーエラーバーをfill_betweenで表示

こんにちは。 今日はエラーバーをfill_betweenを用いて表示してみたいと思います。 エラーバーと回帰直線の相関プロットについてです↓ runtascience.hatenablog.com 使い方 モジュール 描写 例1 例2 使い方 x軸はxで、y1からy2の間を塗りつぶす ax.fill_between(x, y1, y2) 例)y=0とy=x²の間を塗りつぶす import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10, 10, 1) y0 = x * 0 y = x ** 2 plt.fill_betwe…

Pythonでデータ解析[基礎]ー繰り返し(for)・条件分岐(if elif else)

こんにちは 今日はpythonでデータ解析の基礎です ループ(for) 基礎 ループ×配列 条件分岐 ループ×条件分岐 continueとbreak if・elif・else ループ(for) 基礎 for i in range(2): print(i)>>>01 for i in range(1, 5, 1): print(i)>>>1234 ループ×配列 x_list = [] for i in range(10): data = i * i x_list.append(data) x_list>>>[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] np.array…

Pythonでデータ解析[基礎]ー数と文字・計算・配列・行列

こんにちは 今日はpythonでデータ解析の基礎です 数と文字 整数(int) 浮動小数点(float) 真偽(True or False) 文字列(str) 日付(datetime) リスト(list) 辞書 タプル セット 配列(array) 関数 計算 加法・減法・乗法・除法 配列 行列計算 基礎 転置行列・逆行列・単位行列 行列式 固有値と固有ベクトル 数と文字 主に用いられる型(type) 整数(int) a = 4 type(a)>>>int 浮動小数点(float) b = 4.4 type(b)>>>float b2 = 1/3 type(b2)>>>float 真偽(True…

Python データをファイルに格納(保存; WRITE)

こんにちは。今日は作成したデータを保存する方法です。 データフレーム テキストファイル カンマ区切り タブ区切り エクセルファイル 複数データを同時に バイナリデータ(配列;Array) データフレーム まずはモジュールをインポートします。 import pandas as pd 使用するデータは、以下のデータフレームです。 print(df) >>> Year Month Day Data 0 2019 1 1 12 1 2019 2 1 14 2 2019 3 1 13 3 2019 4 1 12 4 2019 5 1 13 5 2019 6 1 11 6 2019 7 1 14 7 20…

Python ファイルをデータフレームに格納

こんにちは。今日はファイルの読み込みについてです。 テキストファイル カンマ区切り タブ区切り エクセルファイル 基本 シート名・インデックスを指定したい場合 データの一部のみ使いたい 1)データを含む 2)データを抜く 3)header飛ばし netCDFファイル テキストファイル まずはモジュールをインポートします。 import numpy as np カンマ区切り pd.read_csv("XXX.txt") カンマで区切ってあるテキストファイルをインポートします。 データ⇓ Year, Month, Day, Data 2019, 1, 1, 12 2019, 2, 1, 14 20…

今だからこそプログラミングを始めよう

こんにちは！今日はプログラミング学習について話したいと思います。 記事の対象 初心者 何をしたら良いかわからない 言語がわからない プログラミングの必要性 学習方法 おすすめの学習サイト Progate Paizaラーニング ドットインストール プログラミングの必要性 プログラミングは理系が研究で使うイメージがありますが、ウェブページの作成などにも用いられています。 また、文部科学省でもプログラミング教育の学習指導要領を公開しており*1その必要性が大きいことがわかります。今後就職し、働いていく中でプログラミング教育を受けた若い世代に実力でかなわなくなってしまうのは避けたいところです。 理系では…

Lightroomで動物の背景を黒くする方法

こんにちは！今回は、写真の編集方法に関してです。 撮影 編集 ライト カラー 作品例 大切なこと 撮影 まずは編集前です。 シャッタースピード：1/800、f：5.6、ISO：1000 背景を黒くすることを考えて、主役の動物が映えるように撮ります。 動物がぶれないようにシャッタースピードを上げます。 編集 ライト コントラストを高めて、ハイライト、シャドウ、黒レベルをマイナスに落とすと 主役が映えるようになります。 ハイライトを下げると、羽などの陰がシャープになります。 シャドウを下げると主に背景が黒みがかります。 黒レベルを下げると、全体的に黒くなり、白が映えます。 カラー カラーは生き物に…

Python Format文～必要なものだけ厳選(理系)

こんにちは！ 今回は、pythonでよく用いるformat文についてです 使い方 具体例 小数点 日にち n進数 ％ さらに詳しく 使い方 基本的な使い方は簡単です。 "{}"の中身を.format()で書き入れましょう "{}".format(2019) >>>'2019' 1つだけではなく、複数の文字や数を入れられます。 0番から始まる連番で指定すると、その数が入ります。 "I'm {0} {1}.".format("Noah", "Saito") >>>"I'm Noah Saito." 具体例 次によく使うものを具体例で見ていきましょう。 小数点 小数点は「f」で表現します。fの前に何…

Python 軸を日付フォーマットに変更

こんにちは今日はx軸を日にちのフォーマットに変更する方法です。 DataFlame DN⇒Datetime グラフ DataFlame まずは使用するデータフレームをファイルから読み込んでください。 今回私は適当に作成したデータを使います。 print(df) Year Month Day Hour Minute Data 0 2019 1 1 0 1 1.683375 1 2019 1 1 0 6 1.732797 2 2019 1 1 0 11 0.985744 3 2019 1 1 0 16 1.522657 4 2019 1 1 0 21 0.726131 ... ... ... ..…

Matplotlibで振り子ー二重振り子 カオスを知る

こんにちは！今日は二重振り子でカオスを見てみたいと思います！ 単振り子に基礎的なコードを載せています。 runtascience.hatenablog.com 二重振り子 ドキュメント モジュール 軌跡 2個 カオス 二重振り子 ドキュメント matplotlib.org モジュール まずは必要なモジュールです。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.integrate as integrate import matplotlib.animation as animation 軌跡 まずは二重振り子の軌跡…

Matplotlibで振り子ー単振り子

こんにちは 今日は関数を使って、単振り子をアニメーションを作成したいと思います！ アニメーションの基礎は前の記事を参照してください！ runtascience.hatenablog.com 微分方程式 モジュール 解く 描写 単振り子 モジュール 単振り子 時間変化 単振り子の軌跡 複数の単振り子 微分方程式 単振り子を描写するのに関数が必要なので書き方を確認しましょう docs.scipy.org モジュール from scipy.integrate import solve_ivp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 解く …

Matplotlibでアニメーション(FuncAnimation)

こんにちは 今日はMatplotlibのFuncAnimationを使ってアニメーションを作成したいと思います。 グラフ作成 Step1 Step2 モジュール グラフ Step3 モジュール グラフ グラフ作成 Step1 まずはドキュメントの3個目のsin関数を描写してみましょう。 matplotlib.org Step2 ドキュメントを参考にして 「y=ax²」のグラフを描いてみます。 モジュール import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimation …

Matplotlibで2軸のグラフを作成しよう

こんにちは！2軸のグラフ作成をします データの用意ができていて、図の書き方だけ知りたいという方は、描写 2軸へ！！ モジュール データ 描写 1軸 2軸 モジュール 必要なモジュールをインポートします import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt データ それではまず初めにデータを用意します。 今回はランダムなデータを使用します。 x = np.arange(0,100,1) y1 = np.random.rand(100) y2 = np.random.rand(100) * 100 描写 1軸 2軸の描写の前に、それぞれのデータをプロ…

水平線までどのくらいの距離？Part2ーマップで表示

こんにちは！前回に引き続き、Cartopyでマップに表示したいと思います [前回の記事] 水平線までどのくらいの距離なのか？ runtascience.hatenablog.com 地図 大気スケール 山スケール 建物スケール 人スケール コード 今回はCartopyを使ってどこまで見られるのか表示してみました！ 都道府県などの境を表示するためにGADMのシェープファイルを利用させていただきました。 [ シェープファイル利用(Japan⇒Shapefile)] gadm.org 地図 大気スケール まずは大気スケールです。 日本列島の端から端まではだいたい2000 kmです したがって、半径が…

水平線までどのくらいの距離？Part1

こんにちは！ 皆さん水平線までの距離ってどのくらいなんだろうって考えたことありませんか？ 今回はそれを計算してみました。 www.livescience.com 計算 高さと距離の関係 グラフ 大気スケール 山スケール 建物スケール 人スケール 太陽系 まとめ 計算 半径をrとし、地表面からの高さをhとします。 そして地球(あるいは天体)を完全な球体と仮定し、hと円との接線を引き、そこまでの距離をdとします。三平方の定理より、 d 2 + r 2 =h + r2 ⇔d =h(2r + h) ∵d>0 ※簡易的な計算であるため、dまでには障害物がないと仮定し、大気による光の屈折はしないと仮定しま…

Jupyter Notebookー記号

こんにちは！ 科学(気象系)で主に使う記号を紹介します。 LaTeXと少し違って、「\」を2つ付けるものもあるので注意しましょう。 Symbol_1 Symbol_2 Symbol Name Letter Jupyter Symbol Name Letter Jupyter イコール = = 大なり > > ノットイコール ≠ $\\neq$ 小なり < < ニアリーイコール ≃ $\simeq$ 十分大 ≫ $\gg$ プラス ＋ + 十分小 ≪ $\ll$ マイナス － $-$ 以上 ≥ $\geq$ 掛ける × $\\times$ 以上 ≧ $\geqq$ 割る ÷ $\div$ 以下 …

スパイシーチキンマックナゲット食べてみた！

こんにちは！最近CMでマクドナルドの辛いチキンマックナゲットをやっていて、食べてみました！ www.mcdonalds.co.jp レビュー 辛さ 感想 ナゲット★★☆☆☆ ソース★★★☆☆ マクドナルドモバイルオーダー 注文の仕方 レビュー 辛さ ナゲットの辛さ★★☆☆☆ 黒麻婆ソース ★★★☆☆ (※★は完全に主観です(笑)、 ★：ぴりっとする ★★★：辛さを感じて飲み物と一緒に食べたい ★★★★★ ：辛すぎる、辛さを忘れないと2回目を食べれない) 感想 まず、おいしかったです。 ナゲットだけで食べるよりより、ソースがあった方がおいしいと思います。 (辛いの苦手な人は辛くないソースなどで)…

Jupyter Notebookーギリシャ文字

こんにちは 今回は、Jupyternotebookでグラフ作成時によく使う ギリシャ文字についてです。 小文字のαやβなどの文字は、「\」を二つ(「\\」)付けないといけないので 注意しましょう。 Capital Small Greek Alphabet Letter Jupyter Letter Jupyter アルファ Α $A$ α $\\alpha$ ベータ B $B$ β $\\beta$ ガンマ Γ $\Gamma$ γ $\gamma$ デルタ Δ $\Delta$ δ $\delta$ イプシロン Ε $E$ ε $\epsilon$ ゼータ Z $Z$ ζ $\zeta$ エ…

Python matplotlibのGridspecーグラフの柔軟な分割(3:1でもで4:1でも)

こんにちは。 グラフの分割をすると思うのですが、普通に分割すると1:1とか一つ一つが同じ大きさのグラフになりますよね。 そこで今回はMatplotlibのGridspecを用いて、3:1やさらに複雑なグラフの分割をしていきたいと思います！ ★事前に必要な知識 グラフの基本的な書き方(matplotlib) リストのスライス 基礎 例1 例2 応用 例3 例4 例5 基礎 まずは今回使うGridspecをインポートしましょう・ import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec 例1 縦方向に3:1で分割してみます fi…

Cartopy-月ごとにマップを分割しよう

こんにちは！今回は月ごとのデータを分割して表示してみたいと思います 基礎 ランダムウォーク Cartopy 基礎 まずは必要なモジュールをインポートします。 import numpy as np #数値計算 import matplotlib.pyplot as plt #描写 グラフを書いていきます #グラフ領域の用意 縦に3マス横に4マスfig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=3,figsize=(20,15)) plt.rcParams["font.size"] = 18 #フォントサイズ一括設定 #全体のタイトル設定(yは縦方向の文字の位置設定)…

ブログ開設1ヶ月たちました！

こんにちは！ブログ開設して1ヶ月たちました！ 案外記事のアイディア浮かぶのかな～と思ってやり始めたのですが、なかなか苦戦しています。。 アクセス数 やったこと Proにした Googleアドセンス メモ 目標 記事数100を目指す 収益化する 楽しむこと アクセス数 ブログ開設時から31記事をアップロードしました。 アクセス数が合計323なので、1記事10くらいですかね。 初めのうちは、アクセスがほとんどなく寂しかったのですが、今は1日10くらいあるのでなんだかうれしいです(少ない（笑）) 最高は38でなんだかびっくりしちゃいましたね。 やったこと Proにした ブログを続けるためにはてなブロ…

可視化 マラソンってどのくらい差がつくんだろう

こんにちは！ 今日は私が気になっていたことを簡単なアニメーションにしてみました！ キロ5分とかキロ3分半とかよく言いますよね。 運動してると、世界のトップランナーとか目標としているタイム比べて どのくらい遅れているんだろうって単純に気になりました。 今回比べるのは キロ2分～キロ5分半で42.195 km走った時です。 マラソンの記録* 世界記録 男子 Eliud KIPCHOGE(エリウド・キプチョゲ)選手 ケニア 公式な世界記録は「2時間01分39秒」です。 速すぎます。 そして非公認ながら特設コースで2019年10月に「1時間59分40秒」で走っています。 www.jiji.com 女子…

幕張からダイヤモンド富士

こんにちは！今回は千葉から撮れるダイヤモンド富士をご紹介します どこで見られるのか 幕張サイト 距離感 写真例 どこで見られるのか 千葉県の内房にあるベイエリアで見ることができます。 ダイヤモンド富士が見られるサイトがあります。 www.chibacity-ta.or.jp どの地点も近いので、晴れの日と富士山と太陽の位置を狙って、その日の行き先を決めると良いでしょう！ 幕張サイト 距離感 今回私は幕張サイトを選びました。 すでに日没前には、カメラを持った多くの人で賑わっていました。 実際、富士山と幕張との距離はこのくらいです↓ おそらく標準レンズだと少し遠いかもしれません。 70 mmでこん…

デジタルデトックス ストレスフルなSNSから距離をとろう！

こんにちは！ 今日はデジタルデトックスに関して話していきたいと思います。 日頃TwitterやInstagramなどの人とオンラインで繋がるSNSにおぼれていませんか？ 何かあってもはけ口はSNSで、良いことがあってもSNSで、良い写真が撮れたらSNSへ なんて生活を続けている人は案外多いかもしれません。 実際私もそんな時期がありました。 しかし、デジタルデトックスを通して自分を見つめ直したり、 対人で仲の良い人や家族と話したりすることがストレスを和らげてくれると思います！ デジタルデトックス デジタルデトックスとは？ デジタルデトックスとは、一定期間スマートフォンやパソコンなどのデジタルデバ…

どんな生き物でも心拍数は、約20億回なの！？

こんにちは！ 今回は私が前から気になっていたことを可視化しました(笑 医学生では無いので医療の知識はありませんのでご容赦ください。 20億回！？ 計算 20億回！？ 生き物の心拍数は体重に関係しているらしく、 いろいろなサイトを見てみるとだいたい「20億回」という数が見られます。 心拍数と寿命は関係があります 長寿の秘訣は心拍数!? 日本ケミファ 心拍数と寿命 平成記念病院 おもしろいですよね。 けどいまいち20億回ってピン解きませんよね～ 下のサイトによると、心拍数が60回だと72.9歳が寿命だそうです style.nikkei.com ということで、心拍数と寿命の関係を計算して…

とうふメンタル

わたしはとうふメンタルです。 ランニングの周回コースがとても苦手で、3周走ることができません(笑） 体と心肺機能は大丈夫なのに、何かと理由をつけて止まってしまいます... しかしながら、そんなとうふメンタルを鍛えるべく、毎日走るようにしています！！ ランニングを始めてから寝つきもいいし、楽しみが増えたので、いいことだらけです あとは、このとうふメンタルを高野豆腐メンタルにすべく、日々鍛錬していきたいです。

挫折とはなにか

挫折って何でしょうか 例えば 「失敗したことないでしょ」 とか 「挫折したらわかるよ」 とか 言われることがあります。 それに関して常に不快感を味わってきました。 その都度、 「挫折を経験しているほうがいいのか」 とか 「挫折を乗り越えないと成長できないのか」 など考えさせられます。 もちろん今までスポーツや勉強に励む中で、苦しいことはありました。 しかし今思い返しても、それを挫折とは思いません。 その都度その都度、踏ん張って耐えてきました。 したがって、過去を振り返ってみても挫折があったとは感じません。 むしろ時間と共に一直線上に生きる上で、すべての経験が今の私を作り上げた気がします。 もち…

毎日継続！おすすめ英語学習法！

こんにちは！突然ですが英語勉強していますか？ 私は、TOEICを満点目指して勉強するよりかは日常の英語を勉強しています！ 860ー900点を超えると、あと100点くらいのために2時間模試を繰り返し解くのは 時間がもったいないなと正直思ってしまいました。 したがって、今は違う勉強法で基礎的な英語能力をつけられるようにがんばっています！ 大学生になると、経済に関して知っていることが少ないと恥ずかしいですよね。 私ははじめ全く興味がなかったのですが、海外留学をきっかけに世界の情勢を理解しないといけないなと感じました。これはマストです。 海外のタブーに触れたり、軽率な行動で危険な目にあう可能性だってあ…

自粛での孤独な勉強

私は日頃友人と遊ぶことのない人なので、春休みに入ってから、誰とも遊びに行っていないです。 かれこれ4ヶ月です。 勉強の進度もろくにシェアできず、自分が進んでいるのか、はたまた遅れているのかさっぱりです。 初めのうちは、かなり順調に勉強に励んでいましたが、3ヶ月を過ぎると失速しました。 モチベーションがガクンと落ちてしまいました。 それを考えると、いかに人と話して勉強することの大切さがわかります。 もちろんチャットやSNSでは人と繋がることができますが、オンラインでラグもあるためなんだか孤独な感じがします。 やはり、オフライン環境で仕事ができるということが前提で、オンライン環境がないとうまくやっ…

まずはサブ3.5で走りたい！

こんにちは！ 筋肉痛です！ 中学校では運動部の私でしたが、そう簡単には速くはなれませんね。 現在の目標は サブ3.5です！ コロナでマラソン大会が立て続けに中止になっているので 個人的にこつこつ練習を重ねていきたいです！！！ サブ3.5は42.195 kmを3時間30分以内で走るので、キロ4分50秒後半というところですね～ つらい！ まずはフルマラソンの前に、ハーフマラソンに挑戦したいと思います！ 「ナイキ メンズ ランニングシューズ エア ズーム ペガサス 36」 を買いました！ 内側にカタカナで「ナイキ」って書いてあって、おもしろいです(笑 速く走れるようになって、カーボンの厚底シューズを…

ひさしぶりの再開

小学校卒業から10年くらい？経ちました。 先日、当時の担任の先生と再会しました（笑 先生は10年も経っていましたが、自分のことを覚えててくださってびっくり！！ まあ当時は、悪ガキだったからそりゃそうかって感じです（笑 当時の 「ダイアモンドの原石なんだから、しっかり磨けば必ず輝くよ」 と言われたことは今でも覚えています(怒られてましたが) 努力していきたいです

超短期 たった2ヶ月でTOEIC860点越えをした方法を伝授ー準備編

こんにちは！ 多くの方がTOEIC対策をしていると思います。 私は長期間というよりは短期集中して目標達成する派なのでそのことを活かして2ヶ月でTOEIC860点越えをしました。 この記事は短期でスコアを上げたいという方におすすめです！ その経験が少しでも多くの人の役に立ったらなと思います！ 少し長くなるため、1) 準備編2) 1ヶ月目3 ) 2ヶ月目の3つに分けたいと思います！ テストに関して 時間 スコア 注意すること 時間配分 リスニング リーディング 一番初めにすること 教材の準備 準備編テストに関して時間まずはTOEICのテスト形式とテスト時間を確認しましょう！テストは、13時ー15時…

Python レインボーカラーコード作成(rainbow colorcode)

こんにちは！ 今回はカラーバーによく使うレインボーカラーを作成しました！ どこを探しても等間隔の虹色のカラーリストを作ってくれるサイトがなかったので 自分で作りました！ 仕上がりはこんな感じです↓ 作成 コード まずは必要なモジュールをインポートします import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np それでは作成していきます c = ["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","a","b","c","d","e","f"] c_r = ["f","e","d","c","b","a","9","8",…

そうだ鹿児島にいこう[水族館編]ー雨の日でも、一人でも、楽しめる！

こんにちは！鹿児島のおすすめスポット2/3です！ 今回ご紹介するのは市内のいおワールドかごしま水族館です！ ここではジンベイザメがみることができます！ ioworld.jp どんな魚がいるのかご紹介します！ また、どう撮るのかを紹介します！ 魚たち ジンベイザメ イルカ クラゲ 撮り方 反射はどうする？ 手ぶれ まとめ 魚たち ジンベイザメ いおワールドかごしま水族館には、ジンベイザメがいます！ 沖縄の美ら海水族館のイメージがありますよね！ 鹿児島でも見れちゃいます。 ジンベイザメの水槽はやはり大きい、そして大きい故に動きが速くて撮るのが難しい！！！ あとは、照明が暗いので反射は加工でカバーす…

理系におすすめのバイト

こんにちは！今日は理系におすすめのバイトをご紹介します！ 理系は何かと実験やら授業やらで長時間アルバイトをすることが難しいと思います。 今回は私が体験した、 3種類のアルバイト塾・飲食・派遣のメリットとデメリットをご紹介し、 その中でもおすすめを教えます！！ この記事は理系大学生や大学1～3年生向けです！ アルバイト選びのコツ 教育系 メリット デメリット 飲食系 メリット デメリット 派遣 メリット デメリット 理系におすすめバイト まとめ アルバイト選びのコツ アルバイトの種類によっては、自分に向いている分野はもちろんあります。 対人が苦手なので居酒屋は無いな 自分の分野を活かして働きたい…

中古カメラのメリットとデメリット 初心者でも大丈夫、おすすめです！

こんにちは！今日は写真が趣味の私が中古カメラを2年使ってみて、メリットとデメリットをお伝えしたいと思います！ メリットとデメリット メリット デメリット 機種とレンズの選び方 ボディ レンズ どこで買えるの？ 2年間中古カメラを使ってみて まとめ メリットとデメリット まずは中古カメラのメリットとデメリットについて話したと思います！ 個人的にはメリットの方が大きく、今でも愛用しています。 メリット まずはなんといっても、安いことです。 正直カメラのボディが10万円以上するのってなんだか手を出しづらいですよね。 途中で飽きたらどうしようとか、壊れたらどうしようとか 新品は、高いからその分不安も多…

Pythonー相関プロットでエラーバーと回帰直線を表示しよう

こんにちは！ エラーバーはデータの不確実性を示すため、データを示し際には重要です。 今回は、エラーバーを表示する方法をpythonを用いて実装したいと思います。 相関プロット データの準備 エラーバー グラフ作成 回帰直線 グラフ作成 相関グラフまとめ 参考 相関プロット 相関プロットは、高校数学のデータの分析においてよく見たグラフだと思います。 相関係数によって、比較対象の2つの要素の関係がわかります。 データの準備 まずは、以下の2つをインポートします。 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' numpy: 計算…

私たちの宇宙は、何かの原子?

思っていること まだ、何も知識のない中学校の頃だろうか 私は原子について初めて学んだ。 「それ以上分解できないもの」である。 今となっては当たり前の考えとなった。 この世は原子からなっていることなんて。 しかし当時そのことを学んだばかりの私は思っていた。 「私たちのいる宇宙は、さらに巨大な何かの原子なのではないか」と。 今でもその様な気がしてたまらない。 おそらく皆さんも考えたことがあるかもしれませんね。 小さい頃から理科は好きだった方です。 今でも好きで、理学を専攻しています。 しかしながら、理学を学ぶ上で、時々懐疑をしてしまいます。 悪いこととは思っておらず、そんな考え方も重要だと思ってい…

素晴らしい日々にするために！お勧めの本 3選(科学・哲学・人生)

こんにちは！今日は疲れた日々を変える本を3冊ご紹介します！ 3選 睡眠こそ最高の解決策である 正義の教室 チーズはどこへ消えた？ まとめ 3選 睡眠こそ最高の解決策である 睡眠こそ最強の解決策である / Matthew Walker 【本】 価格:1,760円(2020/5/27 14:14時点)感想(0件) この本は、まず睡眠とはどのようなものなのか、なにが起きていて、睡眠の何が大切なのかを説明した後に、解決策を与えてくれます。 1日6時間～8時間の睡眠をしているとすると、1日の1/4～1/3を睡眠時間に使っていることになります。 何か目標を達成するために可能な限り起きている間はしたいと思う…

TOEIC 目指せ2ヶ月で800点越え！分野別おすすめの対策本

こんにちは！今回は、TOEIC対策に実際私が使っていた本をご紹介します！ ちなみに私は2ヶ月でレベルA(850点以上)を達成しました。 短期的にスコアを伸ばしたいという方におすすめしたいです！ もちろん継続してスコアを伸ばしていきたい人にもお勧めの教材となっています！ 本記事の対象 TOEICスコアを短期で伸ばしたい人 800点～850点以上とりたい人 大学生・社会人で隙間時間が使える人 です！ 基礎学習 単語 リスニング Part1&2 Part3&4 リスニングポイント リーディング Part5&6 Part7 リーディングポイント まとめ 基礎学習 TOEICは7つのセクションに分かれて…

そうだ鹿児島にいこう[霧島・桜島編]ー自然に囲まれて

こんにちは！本日から3回に分けて、鹿児島のおすすめスポットをご紹介します！ 今週のお題「遠くへ行きたい」 鹿児島は良いところがいっぱいでゆっくりするにはとても良いところです。 是非今回の記事を参考にして行ってみてください！ 霧島神宮 桜島 黒神埋没鳥居 湯之平展望所 フェリーで市内に行こう まとめ 霧島神宮 車で鹿児島空港から30～50分のところに位置する神社です。 霧島神宮はパワースポットとして知られており、南九州最大の神宮です(*1) まず明るい自然に囲まれた道を進むと、急斜面の石段が現れます。 真っ赤な鳥居が、そびえ立つ石段から頭を出した光景は圧巻でした。 本殿に御神木である杉が立ってい…

Python-時系列プロット(気温ー日平均)

こんにちは！ 今日は時系列プロットを紹介します。 時系列プロット データの取得 データフレーム(df)の扱い グラフ描画 参考 時系列プロット データの取得 縦軸は気温データで、横軸は時間です。 データは気象庁の気温データ(時間平均値)を使用しました。 気象庁 過去の気象データ・ダウンロード データフレーム(df)の扱い 私のanacondaは日本語を表示する設定をしていないので、 まずはダウンロードしたデータの日本語を英語に変換しました。 (時間→Time, 気温→Temperature ,.... ) それでは必要なモジュールをいれて、データをdfに入れていきます。 import nump…

のらねこをうまく撮る コツは1つだけ、だれでも即実践できる！

こんにちは！突然ですが、皆さんの周りにのらねこさん達はいますか？ たまに飼い猫？と疑う程、きれいなねこがいますよね 私はカメラを買い換えた時に帰り道に真っ先にのらねこを撮りに行きました。 コツをつかめばだれでも簡単に実践できるのでぜひ押さえておきましょう！ のらねこをうまく撮るコツ 今回は、写真が趣味な私がのらねこをどう撮るのか実際の写真を使って紹介したいと思います！ 先に答えをいうと コツは1つだけ、ねこの目線を意識することです。 理由を2つお話しします。 理由1 のらねこは猫カフェのねこさんと違って、非常に警戒心があります。目線を合わせるとすぐに逃げてしまいます。 こうなります↓ そんな中…

iPadで決まり！国立理系がおすすめする、オンライン授業のみならず、学生生活を快適にする方法

皆さんこんにちは！オンライン授業、はかどっていまいますか？ 今回は、 ①iPadを学生生活で使うメリット ②私が実践するiPadを用いたオンライン授業の効率的な受け方 の2つをご紹介します！ iPadはどの学年の学生も使えるので、是非見ていただきたいです。 私もiPadを学習に使っているのですが、オンライン授業のためのみならず、 今後進級するに従って、使い方はさらに多様化すると思います！ iPadを買うメリット 理由1：ノートにも教科書にもなる 理由2：iPhoneとリンクできる 理由3：論文が管理できる 理由4：パソコンの代わりにもなる どのiPadがおすすめ？ おすすめの種類 アップルペン…

6年以上まともに走ってない大学生が2ヶ月走った結果～厚底派or薄底派?ーランニング成長記録(Part0)

こんにちは！ 皆さん運動はしていますか？ ぼくは春休みから運動不足解消のために始めました。 なんせ通学の自転車すら乗らなくなってしまったので.... モチベーションを保つために成長記録をつけたいと思います！ 今の目標は、地元のマラソン大会に出場し入賞することです!!! そしてフルマラソンにも出場してみたいです！ 運動不足 実は中学校まで陸上部に所属してまして、シャトルランは中学生で140回でした。 そして、高校は運動部に所属せず早6年以上経ってしまいました(笑 あのとき自分はどれだけ体力があったのだろうか。。。 そして、 試しに5 km走って見ようと思いました。 しかしながら！！！！ 走れなか…

LIFE SHIFT(ライフシフト)を読んで100年時代を考えてみた

こんにちは！ 今回、30万部ベストセラーのライフシフトを読んでみました！ この本は、従来の「教育→仕事→引退」という3ステージの人生に対して、今後来る100年時代を見据え、複数のステージ（マルチステージ）の人生を生きていくことの大切さを語っています。 ↓本のリンク Amazon CAPTCHA 目次 こんな人にオススメ！ 本について 基本情報 目次: 100年次を生きる 100年時代とは マルチステージの人生 思うこと 過去の天才 100年時代を考える こんな人にオススメ！ 全ての年齢層 就活に思い悩む学生 転職を悩む社会人 定年が近い社会人 など人生の節目を迎える方には特にみていただきたいで…

まだ届かない "アベノマスク"は本当に必要だったのか？増える店頭マスクと手作りマスク

こんにちは！ 今回、2020/5/20に開かれた菅義偉官房長官の記者会見の記事をみました。 皆さんがアベノマスクをどう思っているのか気になります。もう届きましたか？着け心地とかはどうですか？ そこで、未だ多くの県に配布されていない布製マスク、通称「アベノマスク」に関することをまとめて、その必要性に関して考えてみました(※個人の意見です)。 具体的には、 1)アベノマスクとは何か 2)アベノマスクの現状 3)アベノマスの今後 の3つに焦点を絞り、その必要性に関して考えたいと思います。 アベノマスクについて アベノマスクの現状 配布状況(May 2020) 菅官房長官の発言 アベノマスクの今後 ま…

まだ間に合う！国立理系大学生がおすすめする自粛中に大学生ができる自分磨き

こんにちは！ #おうち時間、慣れました？ 外出自粛・リモート授業に伴い、大学で過ごす時間がかなり減ったと思います。 その中で、できることがたくさんあるけれどわからないorやる気にならない方に是非読んでもらいたいです！ 今だからできるこれらはのことは、自粛の解除後もきっと自分を成長させてくれると思います。 1読書 おすすめの本 2英語学習 3プログラミング 4ランニング・サイクリング まとめ 1読書 皆さんは読書していますか？ 自粛が続く中で、YouTubeやInstagram、Twitter、Tiktokを見ている時間が増えていると思います。するとインプットの時間が短くなってしまいます... …

Cartopy-Pythonを用いた、Merra-2の利用

こんにちは！ 今回は、NASA(アメリカ航空宇宙局, National Aeronautics and Space Administration)のGES DISCで無料で入手可能なnetCDFのデータをCartopyを用いて表示させたいと思います。 netCDFの扱い方 データのダウンロード pythonでデータの中身を見る 単位の変換(K⇒℃) グラフの作成 グラフ-global グラフ-japan Keys 参考コード netCDFの扱い方 netCDFとは何だ？？という方は、以下を参照ください。 netCDF データ格納形式の基礎—ヘルプ ArcGIS for Desktop デー…

Python JupyterNotebook-単位表示のお話

こんにちは！ Jupyternotebookを用いた解析でグラフを作成する際、ラベルの表示に気を使います。 具体的には、単位と物理量です。 それぞれよく使うものを載せます。 単位の話 立体 斜体 具体例 参考 単位の話 単位表示は 単位は立体、ローマン体で 物理量は斜体で 立体 立体は傾いていない表示です。 JupyterNoteでそのままラベルを表示させると、斜体になってしまう場合があります。 それに注意して、例えばμgは ⇒○μg ⇒×μg 斜体 斜体は、イタリック体のことで傾いている表示です たとえば、F=ma は ⇒ F=ma と表します。 具体例 気象で使う単位を具体例として載せます…

Cartopy-Pythonを使ったMapping

こんにちは！ 私は気象のデータを用いて研究を行っています。 Pythonを用いて、Jupyternotebookでコーディングを行っています 今回はCartopyの使い方の基本をメモします。 Cartopyについて グラフの作成 アジア～日本をマッピング 県庁所在地のプロット Cartopyについて 今まではBasemapを使って解析をしていたのですが、今回Cartopyに切り替えることにしました。 Cartopyの基本的な使い方は、ホームページに掲載されていますので参照ください！ Using cartopy with matplotlib — cartopy 0.18.0 documenta…

千葉から富士山が見えるイチ押しスポット

#おうち時間 いかがお過ごしですか？ 私は、写真を見返したりしてすごしています。 そこで、過去に撮った写真とスポットを紹介します! 千葉できれいな富士山？ 市川アイ・リンクタウン展望施設 Photos 富士山を撮るおすすめ時期 千葉できれいな富士山？ 千葉で富士山が見られるのはご存じだと思います。ふとしたときに現れた富士山は素晴らしいですよね。 実際私は上ったことがあるのですが、見るのも(もちろん撮るのも)好きです！ そこで、今回私が訪れた中で最も良かった場所を紹介します！ 市川アイ・リンクタウン展望施設 市川アイ・リンクタウン展望施設は、JR千葉駅から電車で20分、都心から電車で40分ほどで…