春のそぞろ歩き

ブログが途切れましたが、今日は休養しそぞろ再開したいと思います。上の写真は今朝の窓越しの外風景で、ふと思えばすっかり春の様子です。振り返れば悠久の昔から延々と続く風景ながら、その一刻たりとも同じ風情でなく時代を刻んできたようにも思えます。こうして今春も過ぎようとしているのですね。
しばらく運動不足だったので、昼には外歩きすることにしました。まだ1桁の気温で、思ったよりも温暖ではなかったものの、歩くうちに体も気分も温まってきました。見渡せば、道ゆく人々にはレンタサイクルに乗った人、軽サックを背負った山ギャル風の人など、ここは安曇野の観光地のど真ん中でした。ウォーキング中に春らしさを感じた風景を写真に納めて見ました。以下、ご覧ください。

 

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「ME ELTON JOHN 」を眺めて

先日、塩尻図書館で借りた題記の本を2週間ほど眺めて、本日返却した。ハードカバーの本は縦24cmのB5サイズほどの大きさで価格は25£、Amazonで3,030円で売られている。エルトンジョンの自伝でとても分厚く、斜め読みなどとてもできない洋書なので、眺めるだけ眺め、ところどころ棒読みした。世界的なミュージシャンで奇抜な衣装でも有名だが、彼の成長期は王立音楽院でピアノを専攻し、バッハやショパンを得意としたことを知り、とても意外だった。それにしても英国の音楽界の発展は抜きん出ていて、ビートルズはじめローリングストーン、クイーンなどのバンドは世界を制した感がする。加えて、ソロのエルトンジョン、エリック・クランプトン、スティングなどがいて、多くが70歳台なのも面白い。私も同世代に近いが故の懐かしさを、この本を通してしみじみ味わった。本来は写真転用は不適切にも思うが、本のPRを込めて以下に抜粋させていただいた。

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気象庁、気象データで..

気象庁の気象データ収集で昨日までに複数投稿してきました。ところで各地の気象データですが、気象庁のホームページではいくつかのグループ分けがされています。基本的には全国いずれの都道府県では3つないし4つのグループがあって、長野県を例にとると赤の2重丸、緑四角、緑丸、そして青丸です。そこで4つのグループの日々の気象データを見た例が下表で、二重丸は気圧がプラスして観測され、緑四角は雪情報がプラス、青丸は降水情報のみです。長野県は特殊に二重でない赤丸も存在し、既に観測を終えた箇所もありました。
さて、いずれの地域の気象データも基本的には2種類の作表のどちらかに属していて、Pythonによるデータ収集は今回のGoogleColabシリーズにて記した2通りのプログラムで可能となっています。
最後に気象データの表中の記号について気象庁で説明したホームページがあることを最近、見つけました。私個人、誤解していたのは降水量、0.0mmの表記があるのは雨量が全くなかったわけではなく、わずかながらあった時の数値のようです。降水0は — 表記していることを今にして知りました。最下表にリンクを貼りましたので、ご確認ください。

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Google Colaboratory(その5)ローカル地の気象データ収集

さて、シリーズ(その4)で予告しました、小都市及びローカル地の気象データ収集についての続報です。まず例として、安曇野穂高と三浦市の2カ所のデータを収集するためのPythonプログラムコードを用意しました。この青字で示したリンク先をクリックすると、プログラムの頁が表示されます。表示されたコードの全文をコピー(Ctrl+Aの後、Ctrl+C)します。そして(その2)でも記した以下のGoogleColaboratoryのWeb画面のコード入力エリアに全文をペースト(Ctrl+V)します。

コード入力後に右矢印のアイコンをクリックすると、プログラムが実行されて、以下のような画面となります。


こうして主要都市を除くローカル地の気象データを皆さんのパソコン上からでも容易に取得できるようになります。収集する地域や期間の設定は(その4)で説明した通り、プログラムコードの一部を変更することで実行できます。よろしければ、お試しください。

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トマトジュース、飲み比べ

今日は趣向を変えて、トマトジュースの飲み比べをしました。昨秋に北海道産のトマトジュースを話題にしました。今回はこれに信州産を加えて、この両者に差があるか、飲み分けることができるか挑戦してみました。いずれのトマトジュースも生活クラブで入手したもので、市中には出廻ってないと思います。最初に両者の味をじっくり味わってから、小さなグラスの底面に識別のマークを付けてから注ぎ、目をつぶってグラスをシャッフルしてからどちらのトマトジュースかを当てるものです。

最初の一口ではその差が分からず、これは同時に飲み比べなければとても分からないことを実感しました。外観上では色が両者では違い表面の平滑さにも違いがあって識別できますが、視覚以外のきき味はなかなか微妙です。口の中でじっくり転がし、鼻から呼吸しながら匂いや香りを確かめ、味やテーストそして喉越し具合など総力を駆使すると、何となく違いがあることがわかりました。そうこうするうちに、少し自信めいた感覚が生じたきたので、いざ本番となりました。何と3度の味比べ診断で3回とも両者を特定することができました。総合評価では、北海道産の方が濃厚で少し甘さもまさっているような気がしてきて、自分好みでした。
さて、最初に思った同時飲み比べ以外ではとても分からないと言う問題は解消できるか、いずれ試してみたいと思っています。(家人にサポートしてもらい)もちろんブラインドテイスティングの挑戦で..。

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電子マネーで Point ゲット

近頃の買い物はスマホの電子マネーで済ますことが多くなりました。電子マネーは各種あり、中でもシェアNo.1はPayPayのようで、ユーザー数は3500万人、使える店舗数が300万を突破したようです。私のスマホでは PayPay、au PAY そしてSuicaを使っています。伸長著しい電子マネーですが、このところユーザー獲得争いが激化しているのか、キャンペーンもおおハヤリのようです。その一例を私のスマホ上で見たのが以下です。

PayPayもau PAYもいずれも今月3月の期限限定ですが、20%還元キャンペーンをやっていて、何とも嬉しい限りです。PayPayは決済カード会社がヤフーカードのみで上限が1,000円まで、au PAYでは店舗が限られポイント還元の上限もありますが、いろいろ使い分けると、結構なお得感があります。キャンペーンのこの過熱ぶり、来月以降も続いていきそうな予感がします。ウシウシ!

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Google Colaboratory(その4)各都市の気象データ収集

題記シリーズで、気象庁のホームページから東京・大阪の日々の気象データを収集し csvファイルとして取り出すことをPythonを使って実行する例を記しました。今回はデータ収集の仕組みやその応用で、東京・大阪以外の都市を収集する方法などを説明したいと思います。

  • 【気象庁の各都市の気象データの出処】東京の今月の例をとるとURLは
    http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/daily_s1.php?prec_no=44&block_no=47662&year=2021&month=03&day=1&view=p1
    となり、上記で色付けした部分を変えると、収集場所や年月を変更できます。
  • 【上記各都市のコード】上記URLで赤字が場所を指定するコードで、prec_noとblock_noの数字で表しています。全国の各都市のコードがどうなっているか、以下のサイトに全国一覧があって、コードが記載されています。
    気象データの観測地点一覧
  • 【pythonで気象データを収集する場所のコード指定】(その2)のプログラムコードでは最初の3行で場所指定しています。
     place_codeA = [44, 62]
     place_codeB = [47662, 47772]
     place_name = [“東京”, “大阪”]
    そこで他の都市のデータを採取するには、上述の観測地点一覧から選び上記3行を書き換えればよく、また採取場所を増やすには以下のようにし、幾つでも増やせます。
     place_codeA = [44, 62, 46]
     place_codeB = [47662, 47772, 47670]
     place_name = [“東京”, “大阪”, “横浜”]
  • 【気象データを収集する期間のコード指定】(その2)のプログラムコードでは中段に以下のように期間指定しています。
     # for文で2000年~2021年までの12回。
     for year in range(2000,2022):
     print(year)
     # その年の1月~12月の12回を網羅する。
     for month in range(1,13):
    上記で青の数値を変えることで期間を設定できます。1ヶ月だけ、例えば2020年3月のみ取得したい場合は以下となります。
     # for文で2020年の1回。
     for year in range(2020,2021):
     print(year)
     # その年の3月のみを収集する。
     for month in range(3,4):

如何でしょう。これで各都市の任意の期間の気象データを皆さんのパソコン上からでも容易に取得できるようになりました。ただし、(その2)のプログラムコードは全国主要都市では有効ですが、例えば安曇野市穂高のようなローカル地点では(その2)のプログラムは通用しません。小都市のデータ収集については後日、追加説明させていただきます。

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Google Colaboratory(その3)EdgeもOK

題記シリーズ、今までwebブラウザはGoogle社のChromeとして、他のブラウザについては触れませんでした。おそらくChrome上のみで操作できるのかと思っていたのですが、本日試してみるとMac環境ではSafari、そしてWindowsでは Edgeでも支障なくGoogle Colaboratoryが使えることを確認しました。そこで、今回はWindows Microsoft社のブラウザ「Edge」で、最初のログインから昨日の「気象データ採取」の一連の操作を実施してみました。要所要所を画面コピーし、以下に簡単な解説を加えました。前段として、ログインに必要となるGoogleアカウントをお持ちでない方は、上記リンク先のYouTube動画を参考にこの際、アカウントを取得してみてはいかがでしょうか。アカウントは1つだけでなく、気軽に複数持つ人もいるようです。

以上、結構容易に操作できましたので、ご興味あるものの敷居が高くてなかなか手が出せないと思っている方は、ぜひお試しください。一連の操作は全て無料で実施できますよ。

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Google Colaboratory(その2)気象データ採取例

さて、シリーズ(その2)では実際に気象データを採取した例を解説します。その1で参照したYouTube動画を参考にトライされた方で、WebブラウザChromeの画面が以下のようなPythonの初期画面になったでしょうか。下記画面でコード入力の部分にPythonの命令文を入力して右矢印のアイコンをクリックすると、プログラムが実行されます。

そこで、本日はこのコード入力エリアに気象データを採取するプログラムを入力して実行してみました。サンプル例として、東京と大阪の2000年1月からの今日時点までの日々の気象データを採取するためのプログラム、気象データ採取のプログラムコード を用意しました。この青字で示したリンク先をクリックすると、プログラムの頁が表示されます。このプログラム全文を上記画像のコード入力エリアにコピペした後、その左にある右矢印のボタンをクリックしてプログラム実行してみてください。そうすると、以下の画面のように一連の処理画面が実行できます。


上の画像のように、プログラムエリアに入力されたPythonプログラムを実行すると、

  • その下の実行エリアに刻々と気象庁のホームページから気象データのダウンロードが始まり、年単位(上のケースでは、2000年から2021年まで)の進行が表示される。4分ほどの時間で処理終了。
  • 東京と大阪のデータが集計されると、左の列のディレクトリに実行結果が csv ファイルとして書き出される。
  • 書き出されたcsvファイルをダブルクリックすると、画面右下の様に日々の気象データが指定の2000年1月から現時点まで頁めくりして見ることができる。データ数7,761行。
  • 書き出されたcsvファイルは右クリックして、自分のパソコンにダウンロードできる。(日本語が文字化けするときは、Excelで外部データの取り込みからcsvファイルを取り出し、元のファイルの言語をUTF-8に指定すると文字化けが解消できる)

以上、結構スピーディに処理ができますので、ご興味ある方はお試しください。

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Google Colaboratory(その1)って何?

おかしなタイトルで恐縮です。当ブログで過去にPythonプログラムを使って、気象庁の気象データを収集するなどの話題を記しました。最近では今年1月末の「真冬日、過去問題」のタイトルでも投稿しました。このPythonですが、パソコンにこのアプリをインストールして環境設定するのは結構なハードルがあります。ところが、アプリをインストールせずに、Googleのブラウザ「Chrome」上でPythonのプログラムを実行できることを最近知りました。それが、タイトルの「Google Colaboratory」です。これがどんなものなのかを説明した動画をYouTubeの中から探し、割りとわかりやすいものを以下の画像にてリンクを貼りました。後半最後の方の5分ほどはかなり専門的な内容になっていますが、よろしければ前半導入部をご覧ください。


さて、私も上記の動画に倣って本日、実際に試してみました。今までは自分のパソコンに環境構築して実行してきたPythonファイルですが、このグーグルコラボのWeb上で実行できました。そのへんのくだりを続編で投稿したいと思っています。

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