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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椎名誠「屋上の黄色いテント 」を読んで

椎名誠の小説を読むのは2度目だ。今回、とりわけ新作を選んだわけではなく、とあるFMラジオで薦めていた本が図書館に展示してあって、興味がてら読んだ。最初読んだ小説で、筆者は破天荒なアウトドア派のイメージを持ったが、今回の作品もそれを如実に感じる内容だった。今回の本は、筆者が著名になる前の若い貧乏時代のお話で、7つの短編から構成されている。ユニークなのは7番目の最後の短編でタイトルと同じ「屋根の上の黄色いテント」には、フランス人がおよそ60頁ほどの絵物語にまとめていて、それが併載されていることだ。とてもエキゾチックな絵世界で、昔の無声映画を見る心地がした。7つの短編は連作ではなくそれぞれ単独のストーリーだが、いずれも文体が酷似していて同じ主人公であるかのように思われた。2番目の実話はホラー小説ぽく不気味で、この主人公が次々と体験していく若き日の青春ドラマが1冊の本になったようにも感じ、総じて面白かった。

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林真理子「夜明けのM 」を読んで

題記の林真理子のエッセイ集を読んだ。「週刊文春」に連載されてきたエッセイの中から割と最近のものを抜粋したもので、元の週刊誌のエッセイは史上最多連載回数を達成し、ギネス記録として申請したとのこと。1983年29歳で連載を開始し昭和から平成、令和へと長く続いた秘訣はもちろん本人努力の賜物だが、決して飽きることのない読者ニーズがあってのことだと思う。驚くばかりだ。実際の本の中身はミーハーぽいゴシップものが多いものの、時代を反映した話題のてんこ盛りは読むのに飽きない。具体的内容はそんなこともあったけ、と過去を振り返るばかりでなく、知られざる実体や裏側の世界が垣間見えて目に鱗だ。そして林真理子独特の持論が縦横無尽に展開され、軽妙なテンポで畳みかける様はさすが、文壇の重鎮たる貫禄を感じる。特に面白かったエッセイの一部を拾うと、

  • 年をとるというのは、「怒りっぽくなる」「話が長くなる」「ひがみっぽくなる」 ことだとわかってきた。壊れたレコードのように何度も同じことを繰り返すようになると、余命は1年未満らしい。
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今日のお題は..

今日は震災10周年、メディアの全てで大きく報じられた1日でした。こんな日、自由気ままな当ブログとは言え、あさってなお題の投稿では不謹慎とは言わないまでもとても不適切でお叱りを受けるのが必定でしょう。ここは真摯に哀悼し、これからの平穏を祈るばかりです。被災地の甚大な被害は未曾有の如くで、犠牲になられた方のご家族は「喪失した悲しみは一生、和らぐことがない」主旨の取材レポートを目の当たりにし、その悲惨さに言葉を失います。誰しもが震災当時の辛い思い出があって、震源地から遠く離れていた私の周辺でも、

  • 電気などのエネルギー源、電話、交通機関のインフラが長時間ダウン
  • 帰宅難民であふれ、迎えに行く車で大渋滞
  • ガソリン欠乏でわずかな量を求めて給油所に長蛇の列
  • 計画停電がライフラインにも支障

と、いろいろありました。災害に明け暮れた平成、令和になっても自然の猛威は依然衰えません。息災を願い祈るとともに、今こそ一人一人が防災意識をしっかり持って立ち上がるべきことの大切さを再認識した1日でした。最後に本日の新聞広告から一言。

  • 災害大国から、防災大国へ
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