西洋と日本の考え方が違うのか、燃費は100km走るのにガソリンがいくら消費するかと考えているようだ。それから、ＣＯ2の排出量によって税金をかけて、規制しているようだ。
ちょっと計算してみた。計算の過程に誤りがあるかもしれません、お気づきの方はコメントください。

以下はプログラム
# -*- coding: utf-8 -*
import math,os,sys
print ("""ガソリンの密度から燃費の単位換算をします。
ガソリンの密度は、その成分構成比や温度によって変化します。0.73～0.76　g/cm3
としているものもありますが、ここでは0.75g/cm3としてみました
国によってはカタログにCO2排出量を入れている。ガソリン

住んでいる地区から富士山が見えるかどうかを計算してみます。
今回の計算は粟ヶ岳の方向に富士山があると仮定しています。
見えるかどうかは視角の問題です。もちろん霞のない晴天時が必要ですが。
# 富士山が見えるか見えないかの計算、富士山までの距離を100ｋｍ、粟ヶ岳までの距離を7ｋｍとしてみました。
#　標高は自分の家の標高を考える必要があるのですが、今は無視しました。粟ヶ岳は532m,富士山は3776mです
import math
print("粟ヶ岳の視角",round(math.atan(532/7000)*180/math.pi,1),"°")
print("富士山の視角",round(math.atan(3776/100000)*180/math.pi,1),"°")
print("ちょっとした丘200ｍくらい",round(math.at

コロナで外出が少なくなって、少し考えた。
今節の小学生に夏の自由研究というものが宿題になるのかわからないけれど、こんなアイデアはどうかなと思った。
「金魚鉢の科学」というのはどうかな
ファラデーの「ろうそくの科学」をヒントにしている。
水そうの水の温度をはかる、その場所の気温を定時測定するもの。
数日は、16時間測定しても良いかもしれない。
天候や日当たりで温度も変化するかもしれない。水草のありなし。

もう一つは水の減り方、蒸発量をはかりではかる。こちらは一日一回で定時測定。
水そうの置き場所を変えてみる。金魚鉢の形も関係するかもしれ

簡単なプログラムで、年齢の計算をしてみます。
defで計算の手続きをします。
print文で関数を呼び出してその中に計算したい人の和暦を入れます。そうすると、2020年の誕生日以後の年齢が表示されます。
また、年齢が分かれば、最後の行は生年の西暦を計算します。
家族の生年を入れておけば、その年の年齢が分かります。
pythonは関数の複雑な定義ができるので、科学計算などに用いられています。

# -*- coding: utf-8 -*
import math
# 年齢計算のためのdefファイル
# 2020年の誕生日での年齢です。
def tai(t): return a-t-1911
def syou(t): return a-t-1925
def hei(t): return a-t-1988
def rei(t): return a-t-2018
def tan(

このところ、天気が良く星を見るには寒いですが良い季節になってきました。暗くなるのが早く、夕方散歩していると南東方向に火星が赤く、また南西方向に木星と土星が見えます。木星と土星はこれからどんどん近づいて見えるようです。
以下はスコープタウンからのメールを引用させてもらいます。
興味のある方は、スコープタウンのブログの発信記事も参考にして下さい。
https://scopetown.jp/2020/12/4872/

以下は引用記事です。
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☆望遠鏡・双眼鏡を使わずに楽しめる天文現象

・木星と土星の接近は、肉眼では毎夕ごとに近づくのがわかります。
21日は肉眼ではほぼひとつ

前回につづいての投稿です。
厚生労働省のサイトからのpythonプログラムでのデータ取得については、前回のブログで書いたが、次のような一文を追加します。
df[-30:]とすれば直近のデータを読み込んでくれます。
つづいて、print(df1)でそれを表示します。さらにdf.plot.bar()で棒グラフとなります。スクリプトと出力を表示してみます。
ここからがプログラムです。
python3のjupyter notebookの環境があれば、下の7行をコピーしてもらえば、そのまま、プログラムは動くと思います。

%matplotlib inline
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://www.mhlw.go.jp/content/pcr_positive_daily.csv ", header=0, encoding="utf-8")
df1=df[-

今回もpython練習帳です。
厚生労働省のサイトから、直接、陽性者数、ＰＣＲ検査数のcsvデータにアクセスして、データを拾い出します。それから、グラフを書いたり、データを表示することができます。
こうして、プログラムスクリプトを動かせば日報のデータをダウンロードせずにグラフなどを描かせることができます。
# coding: utf-8
# # コロナ感染者数、厚生労働省データ
# ## 2020年　1月以降12月4日まで
# ### 2020年急拡大を見る
# 2020年12月5日現在
# 感染者数は1月16日～12月4日まで(一日当たり）
# 検査者数は2月5日～12月4日まで(一日当たり）
# 厚生労働省のデータベースのアクセスサ

久しぶりの投稿です。（データ処理の練習帳）
今回は御前崎のデータでなく、浜松の2020年の夏7，8月のデータ（気象庁サイトから）
を使ってipython　jupyternotebookで処理してみた。
scriptは下のようなものです。
＃はコメント欄
# coding: utf-8
# # 浜松の気温データの処理
# ## 最高気温、最低気温、降水量　2020年
# ### 7月1日～8月31日まで（11月26日までのデータのうち最初の62日のみデーター化）
# 2020年の7月は雨ばかり、df[0:62]で62日分データを拾っています。
# 2020年の8月は日照りでした。データは気象庁浜松の気温データから処理しました

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import pandas