自由落下に関するpythonプログラムを作ってみます。 なお、初速度 v0 が 0 m/s で、地上から自由落下する物体が 10 秒後にどのくらいの速度に達するかを計算し、結果を表示するPythonプログラムを作ります。 ■今回の環境（Python） 今回のPythonは、バージョン3.10.12を用いる。（なお、Google Colaboratory(Google Colab)を使用。） ■結果を表示するPythonプログラム ■コード # 重力加速度 (m/s²) g = 9.81 # 初速度 (m/s) v0 = 0 # 時間 (秒) t = 10 # 速度を計算 v = v0 + g * t # 結果を表示 print("10 秒後の速度は {:.2f} m/s です。".format(v)) ■検証、確認 作成したコードは、Google Colaboratoryの新しいノートブッ

matplotlibを用いて数学を使って図形を描いてみます。 ■今回の環境（Python） 今回のPythonは、バージョン3.10.12を用いる。（なお、Google Colaboratory(Google Colab)を使用。） ■結果を表示するPythonプログラム ■コード import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 円の中心座標 center = (0, 0) # 円の半径 radius = 2 # 角度の範囲を指定（0から360度まで） theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) # 円の座標を計算 x = center[0] + radius * np.cos(theta) y = center[1] + radius * np.sin(theta) # プロット plt.plot(x

斜めに投げられた物体に関するpythonプログラムを作ってみます。 物体が斜めに投げられる場合、水平方向と鉛直方向の速度が影響します。水平方向の速度を Vx ​ 、鉛直方向の速度を Vy ​ とし、初速度 V0 ​ の物体が角度 θ で斜めに投げられるとします。以下の式を使用して、物体の位置を時間と共に計算します。 ここで、x は水平方向の位置（メートル）、 y は鉛直方向の位置（メートル）、 t は時間（秒）です。 ■今回の環境（Python） 今回のPythonは、バージョン3.10.12を用いる。（なお、Google Colaboratory(Google Colab)を使用。） ■斜めに投げられた物体に関するpythonプログラム 今回は初速度 v0​=20 m/s で、角度 θ=30∘ で斜めに投げられた物体の高度を時間と共に計算し、0 になる時間を求めるプログラムを作ってみます

今回は、フィボナッチ数列を使って三角形を出力するPythonコードを作ってみます。 ■今回の環境（Python） 今回のPythonは、バージョン3.10.12を用いる。（なお、Google Colaboratory(Google Colab)を使用。） ■フィボナッチ数列を使って三角形を出力する では、フィボナッチ数列を使って三角形を出力するPythonコードを書いていきます。 def generate_fibonacci_triangle(rows): fibonacci_numbers = [1, 1] fibonacci_triangle = [[1], [1, 1]] for n in range(2, rows): fibonacci_n = fibonacci_numbers[n - 1] + fibonacci_numbers[n - 2] fibonacci_number

文字列編集の距離と類似性を計算する「python-Levenshtein」のインストールについて解説しています。 「python-Levenshtein（https://github.com/maxbachmann/python-Levenshtein）」は、レーベンシュタイン距離と文字列の類似性を高速に計算する関数が含まれたPythonライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.10.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■python-Levenshteinをインストールする python-Levenshteinをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install python-Levenshtein 起動後、上記のコ

https://medium.com からデータを抽出するPythonラッパー「medium-api」のインストールについて解説しています。 「medium-api（https://github.com/weeping-angel/medium-api）」は、Medium API上の Python ラッパーにより、MediumのWeb サイト（https://medium.com）からデータを抽出できる。なお、これはMediumが公式で配布しているものではなく、非公式であることを理解しておく必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■medium-apiをインストールする medium-apiをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWin

さまざまなデータ構造の型システムを提供する「DataTypeSystem」のインストールについて解説しています。 「DataTypeSystem（https://github.com/antononcube/Python-packages/tree/main/DataTypeSystem）」は、完全な配列に強制変換できるさまざまなデータ構造の型システムを提供しているPythonライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.10.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■DataTypeSystemをインストールする DataTypeSystemをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install DataTypeSystem

コンピューター上のシステム情報を検索するための Pythonライブラリ「platforminfo」のインストールについて解説しています。 platforminfo（https://github.com/platforminfo/platforminfo）は、Python内のすべての主要なオペレーティングシステムに関するシステム情報を検索するためのインターフェイスを提供している。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■platforminfoをインストールする platforminfoをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install platforminfo 起動後、上記のコマンドを入力し

Pythonで作られたpandas DataFrameから時系列データを視覚化するツール「vpselector」のインストールについて解説しています。 「vpselector（https://github.com/manumerous/vpselector）」は、pandas データフレームから数値時系列データの一部を視覚的に選択するPythonを用いて作られたツールです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.10.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■vpselectorをインストールする vpselectorをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install vpselector 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキ

簡単なデータ探索を促進するPythonライブラリ「lux-api」のインストールについて解説しています。 lux-api（https://github.com/lux-org/lux）は、視覚化とデータ分析プロセスを自動化し、簡単なデータ探索を促進する。データセット内の興味深い傾向とパターンを強調表示できる。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■lux-apiをインストールする lux-apiをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install lux-api 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Ve

【Python Flask拡張機能】「Flask-WTF」ライブラリのインストールについて解説しています。 Flask-WTF（https://github.com/wtforms/flask-wtf/,https://flask-wtf.readthedocs.io/en/1.1.x/）は、Flask Web アプリケーションのフォームを簡単な方法で作成および処理するための便利な機能を提供し、フォームの作成、検証の処理、HTMLでのフォームのレンダリングのためのフレームワークも提供しています。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■Flask-WTFをインストールする Flask-WTFをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマン

Pythonでnumpyを使用し行列の垂直連結を行ってみます。 今回はnumpyを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■numpyを使用し行列の垂直連結を行う では、早速2つの行列を作成し、それらを垂直に連結して新しい行列を作成するスクリプトを書いていきます。 ■コード import numpy as np # 2つの行列を手動で指定 matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) matrix2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 行列の各行を垂直に連結して新しい行列を作成 res

【Python】HTMLから表を抽出,CSV形式に変換する「html2csv」のインストールについて解説しています。 「html2csv（https://github.com/hanwentao/html2csv）」は、HTMLドキュメントから表を抽出し、CSV形式に変換することができるライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■html-to-csvをインストールする html-to-csvをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install html-to-csv 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、

【Python】テキスト内の日付を検索するためのモジュール、ライブラリ「datefinder」のインストールに解説しています。 「datefinder（https://github.com/akoumjian/datefinder,https://datefinder.readthedocs.io/en/latest/）」は、テキスト内の日付を検索し日時オブジェクトを取得できるモジュールです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■datefinderをインストールする datefinderをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install datefinder 起動後、上記のコマンドを入

PythonでMicrosoft Excelアドインを作成できる「pyxll」のインストールについて解説しています。 「pyxll（https://www.pyxll.com/）」は、Pythonコードのフロントエンドとし、Microsoft Excel を使用できるものです。VBAは使用せず、Python だけを使用します。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■pyxllをインストールする pyxllをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pyxll 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python

PDFファイル処理用のライブラリ「pypdfium2」のインストールについて解説しています。 「pypdfium2（https://github.com/pypdfium2-team/pypdfium2）」は、PDFのレンダリング、検査、操作、作成のためのライブラリであるPDFiumにバインディングするABI レベルのライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■pypdfium2をインストールする pypdfium2をインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pypdfium2 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチ

Pythonでチャートやグラフの作成ができるデータの視覚化ライブラリ「pygal」のインストールについて解説しています。 「pygal（https://www.pygal.org/en/stable/index.html）」は、データの視覚化により、開発者がより複雑なデータを簡単に操作できるライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■pygalをインストールする pygalをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pygal 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Version 3

地球上の 2 点間の距離を計算できる「haversine」のインストールについて解説しています。 「haversine（https://github.com/mapado/haversine）」は、緯度と経度を使用して、地球上の2点間の距離を様々な単位で計算できます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■haversineをインストールする haversineをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install haversine 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Version 3.9.9にインス

Markdownを使用したプロジェクトドキュメントを構築できる「mkdocs」のインストールについて解説しています。 「mkdocs（https://www.mkdocs.org/,https://github.com/mkdocs/mkdocs）」は、プロジェクトドキュメントの構築を目的とした高速でシンプルな静的サイトジェネレーターです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■mkdocsをインストールする mkdocsをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install mkdocs 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用し

TOMLファイルを解析および作成するライブラリ「toml」のインストールについて解説しています。TOMLファイルとは、明白なセマンティクス（意味論）により読みやすい最小限の構成ファイル形式を目指しているものです。 「toml（https://github.com/uiri/toml）」は、TOMLを解析および作成できるライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■tomlをインストールする tomlをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install toml 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Pytho