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作者アーカイブ: Shushi

10日目　日に日に伸びる日の出の時間

2018年3月12日 / コメントする

このコーディングがpythn的に美しいモノとは全く思わないが、さしあたり、前日の日の出時間と当日の日の出時間の差分を表示できるようにした。

私は、構造化プログラムを長年読んできたので、pythonのようなスクリプト言語を適切に扱えていないことを自覚している。

さすがに、配列を回すときに、その前の配列をストアして（以下のコードでいうとfwdday）、差分を取得する、なんて、プリミティブだと思う。

ほかにいいやり方はあるはず。

また、この差分検出の算式は、日の出時間が遅くなりはじめると機能しなくなる。洗練された算式があるはずだ。pytho初心者＆文系には厳しい。

だが、それでも、毎日何分ずつ日の出の時間が早くなっていくのかを知りたい、という欲求に勝てなかった。

と言うことで、以下のような結果だ。

次回はgitを試すか、あるいは、算式を見直すか。

それでは。

9日目日付の差分をとる

2018年3月7日 / コメントする

1日前の日付をとってみる。

from datetime import datetime as dt from datetime import timedelta as td

#現在の日付

n = dt.now()

print(n)

#１日前

yd = n – td(days=1)

print(yd)

さらに検証。差分を出して表示。
#検証

term = n – yd

print(term)

こんな感じになった。

日付の扱い方が少しずつわかってきた。

8日目日の出時刻一覧表を作る

2018年3月6日 / コメントする

pandasを使うと、日付の行列を簡単に作れるようだ。

http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/11/09/183603

こちらを見てみる。

Pandasのpd_daterangeが使える。

n = datetime.now()

dtidx = pd.date_range(n,periods=15,freq=’D’)

結果。さしあたり、日時の行列ができている。

続いて、この行列に対応した日昇時刻をゲットしてみる。

まずはAstralのセットアップ。これは、公式サイトの例文をそのまま流用する。

city_name =’Tokyo’

a = Astral()

a.solar_depression = ‘civil’

city = a[city_name]

print(‘Information for %s/%s\n’ % (city_name, city.region))

timezone = city.timezone

print(‘Timezone: %s’ % timezone)

print(‘Latitude: %.02f; Longitude: %.02f\n’ % \

(city.latitude, city.longitude))

続いて、日付の行列をAstralに食わせて表示する。

for dt in dtidx:

sun = city.sun(date=dt, local=True)

print(‘Sunrise: %s’ % str(sun[‘sunrise’]))

結果だ。この時期は、1日に1分半も日昇時刻が早まったいるのか。加速度的だ。

加速度的？　これをなんとかグラフにできないだろうか？？

次の課題。

7日目 pandas は Pythonista3では使えない？

2018年3月5日 / コメントする

今日もコーディングできない。

調査のみ。

日付行列をつくろう考えた。日付ごとの日没時間推移を作るために。

だが、残念ながらpandasが使えないようなのだ。

pipでpandasでインストールし、importと打つが、numpyとバージョンが合わない、となる。
pipでnumpyを改めてインストールすると、そもそもnumpyが動かない。pythonistaではカスタマイズされたnumpyが動いている。通常のnumyは動かないということか。
こちらも。
https://forum.omz-software.com/topic/4365/will-pandas-and-scipy-be-available-on-pythonista-in-the-near-future

ということで、そこは残念だが、macで試すしかなさそうだ。