from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
# 地図の設定(横メルカトル図法)
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80,
llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, lat_ts=20, resolution='c')
# 国境線の描画
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
# ラベルの描画
m.drawmapboundary(fill_color='aqua')
m.fillcontinents(color='coral',lake_color='aqua')
# 地図の表示
plt.show()
ChatGPT Very Good Job!!!
Sub DrawCircleFromThreePoints()
Dim x1, x2, x3, y1, y2, y3 As Double
Dim a, b, c, d, e, f As Double
Dim xCenter, yCenter, radius As Double
Dim s, t As Double
Dim Msg As String
'3つの点を取得
x1 = InputBox("最初の点のx座標を入力してください")
y1 = InputBox("最初の点のy座標を入力してください")
x2 = InputBox("2番目の点のx座標を入力してください")
y2 = InputBox("2番目の点のy座標を入力してください")
x3 = InputBox("3番目の点のx座標を入力してください")
y3 = InputBox("3番目の点のy座標を入力してください")
'円の中心と半径を計算
a = x1 - x2
b = y1 - y2
c = x1 - x3
d = y1 - y3
e = (x1 * x1 - x2 * x2 + y1 * y1 - y2 * y2) / 2
f = (x1 * x1 - x3 * x3 + y1 * y1 - y3 * y3) / 2
s = (d * e - b * f) / (a * d - b * c)
t = (a * f - c * e) / (a * d - b * c)
xCenter = s
yCenter = t
radius = Sqr((x1 - xCenter) ^ 2 + (y1 - yCenter) ^ 2)
'結果を表示
Msg = "中心座標: (" & xCenter & ", " & yCenter & ")" & vbNewLine
Msg = Msg & "半径: " & radius
MsgBox Msg
'円を描画
With ActiveSheet.Shapes.AddShape(msoShapeOval, xCenter - radius, yCenter - radius, radius * 2, radius * 2)
.Line.Weight = 1
End With
End Sub
import numpy as np
from scipy.io import wavfile
frequency = 471.0 # 生成するサイン波の周波数
seconds = 10.0 # 生成する音の秒数
rate = 47100 # 出力する wav ファイルのサンプリング周波数
phases = np.cumsum(2.0 * np.pi * frequency / rate * np.ones(int(rate * seconds)))
# 波形を生成
wave = np.sin(phases) # -1.0 〜 1.0 の値のサイン波
# import scipy.signal して、
# wave = scipy.signal.sawtooth(phases) とすると鋸歯状波、
# wave = scipy.signal.square(phases) とすると矩形波になる
# 16bit の wav ファイルに書き出す
wave = (wave * float(2 ** 15 - 1)).astype(np.int16) # 値域を 16bit にする
wavfile.write("sine.wav", rate, wave)
ちなみに
frequency = 441.0
rate = 44100 にするとAの音になる。
frequency = 396.0
rate = 39600 ならG
frequency = 417.0
rate = 41700 ならG♯
frequency = 369.0
rate = 36900 ならF♯
frequency = 349.3
rate = 34930 ならF
端末内のインストールされているPythonライブラリーを自動で調べてリストアップするPythonプログラムを作って
ChatGPT Good Job!
import subprocess
# pipコマンドを使用して、端末内にインストールされているパッケージを取得する
output = subprocess.check_output(['pip', 'freeze']).decode()
installed_packages = [line.split('==')[0] for line in output.split('\n') if line]
# インストールされているパッケージのリストを出力する
print('Installed packages:')
for package in installed_packages:
print(package)
ChatGPT Good Job!
インストールされていないライブラリーを調べてリストアップし、インストールされていないライブラリーを自動でインストールするPythonプログラムを作って
import subprocess
# 必要なライブラリを指定する
required_libraries = ['numpy', 'matplotlib', 'scipy']
# インストールされていないライブラリを格納するリスト
not_installed_libraries = []
# 必要なライブラリがインストールされているかどうかを確認する
for lib in required_libraries:
try:
__import__(lib)
except ImportError:
not_installed_libraries.append(lib)
# インストールされていないライブラリがあれば、自動的にインストールする
if not_installed_libraries:
subprocess.check_call(['pip', 'install'] + not_installed_libraries)
ちょっとずれてるな。質問の意図を全て反映していない。
これじゃ任意の3つのライブラリーを列挙してインストールされていなければ自動でインストールする、というプログラムだろ？
まあ、実行したら上手く行ったからいいけど。
下の例はpycatiaライブラリーがインストールされているかどうか調べ、インストールされていなければ自動でインストールするPythonプログラムのソースコードである。
※Pydroidで動作確認済。
import subprocess
try:
import pycatia
except ImportError:
subprocess.check_call(['pip', 'install', 'pycatia'])
ちなみにpycatiaの部分を他のライブラリーに置き換えることで、他のライブラリーにも適用できる。
ただし、talibみたいに一筋縄ではいかないライブラリーもあるので注意。
巷に溢れているPythonのソースコードには、こういう配慮が無さすぎる。
PyAutoGUI はPython スクリプトでマウスとキーボードを操作して、他のアプリケーションとダイアログ形式で自動化することが可能になる。
ChatGPTにどのように質問・依頼すれば適切で正確な回答が得られるかという技術をプロンプトエンジニアリングというらしい。
プロンプトエンジニアリングのうちの一つ深津式プロンプトは当ブログでも取り上げた。
当面のところ、とりあえず深津式プロンプトに忠実に質問・依頼すれば十分だろう。
無料だし。
ちなみに料金は…
●料金：
個人：2.2万円/月(４月開講)、40万円/30日(５月開講)
法人：1人26.4万円/年 、1人40万円/30日
※個人の月額制コースは３月中のお申し込みに限り2.2万円→初月499円でお試し可能
※個人の30日コースは３月中のお申し込みに限り40万円→30万円に割引中
※法人に限り最大75%が助成金で戻りますのでお気軽にご相談ください。
だとよ。
高いんじゃないのか、ヲイヲイ？
3Dレーザースキャナーによる点群データの取得はCivil3Dでモデリングするのにかなり役に立つと思われる。
最小ニ乗法などを活用して植物などのノイズをフィルタリングし、より高精度な測量が行える。
上の段のyoutube動画は水晶球ディスプレイ。
下はトヨタが開発中の空飛ぶ自動車。
この二つがどう関係しているのか？
何が言いたいのか？
というと、
もし、この空飛ぶ自動車が実用化・量産に入ったら、空中衝突事故が起きるリスクが高まる。
この水晶球ディスプレイに側を飛んでいる他の機体を表示させ、球体の中心に自機を表示させることにより、衝突事故のリスクを減らすことが可能になると思われる。
指定のエリアに他機が入ってきたら、注意を促す。
ディスプレイには他機のナンバーもしくは識別記号もあわせて表示させ、凡その距離も表示できるようにする。
動力は電動モーターで、ワイヤレスで給電を受けながら飛行できるようになることが目標とされる。
プリウスみたいに内燃機関のエンジンで発電・充電する形式でも良いし、ミライみたいに水素で発電する形式でも良い。
尚、常時リアルタイムで気象情報・気象予報の受信もできて、気象状況が悪いか若しくは悪化する恐れがある時は、速やかに最寄りの道路等に着陸して走行するように切り替えできるようにすべきである。
全天候型は当分の間は開発できないだろう。
TR3Bみたいにプラズマで機体を包み、すり抜けやワープ、急加速・急停止ができる技術が日本で実用化されない限りは無理だと思う。
三菱重工は本当にバカだと思う。
なぜ罪日売国奴産業スパイに役員・役職者の座を占拠され、売れるはずのないMRJの開発に無駄金を注ぎ込まされて騙されたのだろうか？