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「DIYで棚を作りたいけど、この板、この重さで大丈夫かな？」 「設計で使うこの金具、力がかかっても曲がったり折れたりしないか、手軽に計算したい…」 「物理や工学の計算って難しそうだけど、Pythonで自動化できないだろうか？」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ プログラミングの応用範囲は、Webサービスやデータ分析だけにとどまりません。今回は、私たちの身の回りにある「モノ」の強さや変形を扱う、 「材料力学」 という非常に実践的な工学分野に、Pythonを使って挑戦してみましょう！ この記事では、 「棒の先端に荷重がかかった時、その棒や取り付け部分にどれくらいの力が発生し、どれくらい変形するのか」 をシミュレーションする、簡単な構造計算ツールを作成します。この記事の最大の特徴は、単にコードの書き方を解説するだけでなく、その背景にある 物理的な原理（「なぜ」そう計算するのか） と、 Pythonコード（「どう」実装するのか） を、一つ一つ対応させながら解き明かしていく点です。物理法則が美しい数式やコードで表現される面白さを、ぜひ一緒に体験してください！ 1. プロジェクトの目標と完成形 今回作成するツールは、棒の長さや太さ、かかる力などのパラメータを入力すると、以下の項目を自動で計算してくれます。 棒の根元に発生する 最大曲げ応力 （材料がどれくらい頑張っているか） 取り付けボルトにかかる せん断力 と 引張力 （ボルトは耐えられるか） 取り付けプレートの 最大たわみ量 （どれくらい、しなるか） 完成版スクリプトの全体像 まずは、今回作成するスクリプトの全体像を見てみましょう。各部分の詳しい解説はこの後でじっくり行いますので、まずは全体の流れを掴んでください。 実行結果のイメージ このスクリプトを実行すると、最終的に以下のような計算結果が出力されます。 --- シミュレーション結果 --- 棒の根元にかかる曲げモーメント: 9.80 Nm [棒の評価] 最大曲げ応力: 998.24 MPa -> この値が棒の材質の『許容曲げ応力』を下回るか確認してください。 [ボルトの評価] 各ボルトにかかるせん断力: 2.45 N 各ボルトにかかる最大引張...

「前回、mathライブラリで方位角を計算したけど、もっと正確な方法はないの？」 「地球が完全な球じゃないことまで考えて計算したい！」 「プロが使うような、本格的な地理空間計算をPythonで手軽にやってみたい！」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ 前回の第1回 では、Pythonの標準ライブラリである math モジュールだけを使って、地球を完全な球と仮定した方位角の計算に挑戦しましたね。三角関数を駆使して、地理的な問題を解き明かすプログラミングの面白さを感じていただけたかと思います。 しかし、あの方法はあくまで「近似」でした。今回は、その限界を超えるための**「プロの道具」**、地理空間計算ライブラリ pyproj をご紹介します。このライブラリを使えば、地球のより正確な形（回転楕円体）を考慮した、非常に高精度な方位角計算が、驚くほど簡単なコードで実現できてしまいます。コードはよりシンプルに、結果はより正確になる魔法のようなライブラリの世界へようこそ！ 1. なぜ`pyproj`なのか？ - 地球の本当の形「回転楕円体」 前回の計算では、地球を完全な球体として扱いました。しかし、実際の地球は自転の遠心力によって、赤道方向に少しだけ膨らんだ「ミカン」のような形をしています。この形状のことを、測地学では ※ 回転楕円体（ellipsoid） と呼びます。　 ※天文学辞典出典 短距離の計算ではこの差はごく僅かですが、大陸をまたぐような長距離の計算になると、この地球の「潰れ」が無視できないほどの誤差を生み出します。GPSなどが利用する世界標準の測地系である WGS84 も、この回転楕円体モデルに基づいています。 pyproj ライブラリは、このような複雑な回転楕円体モデル上での測地線（2点間の最短距離）や方位角の計算を、高精度に行ってくれる専門的なツールなのです。 2. `pyproj`のインストールと使い方 2.1. ライブラリのインストール まずはpipで pyproj をインストールしましょう。ターミナルやコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行してください。 pip install pyproj 2.2. `pyproj`を使った方位角の計算 pyproj を使った方位角の計...

「東京駅から見て、大阪城はどの方角にあるんだろう？」 「2つの緯度経度の情報から、片方がもう片方から見てどの方角にあるか、角度で知りたい！」 「地図アプリみたいな計算って、Pythonでどうやってやるの？」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ 今回から始まる新シリーズでは、プログラミングと地理情報を組み合わせた、少し専門的で非常に面白い「地理空間計算」の世界に足を踏み入れます。 その第一歩として、今回は 「2つの地点の緯度経度から、始点から見た終点の方位角（ほういかく）を計算する方法」 を探求します。方位角とは、 真北を0度として、時計回りに測った角度 のことです。例えば、真東は90度、真南は180度、真西は270度となります。 この計算を、まずは外部ライブラリを使わずに、Pythonに標準で付属している math モジュール だけを使って実装してみます。三角関数など少し数学的な要素も出てきますが、その原理を理解することで、より深く地理計算の世界を楽しめるようになりますよ。さあ、Pythonで地球を舞台にした計算を始めましょう！ 1. 計算の考え方：地球を「完全な球」として捉える 今回私たちが行う計算は、地球を「完全な球体」と仮定した 球面三角法（きゅうめんさんかくほう） という考え方に基づいています。※詳しくは wikipediaの説明 をご覧ください。 実際の地球は、赤道方向に少し膨らんだ「回転楕円体」に近い形をしていますが、多くのアプリケーションや、特に2点間の距離がそれほど長くない場合には、この「完全な球」というモデルでも非常に精度の良い近似計算が可能です。何より、このモデルは計算の基本的な原理を理解するのに最適です。 2. 方位角計算の「材料」たち 方位角を計算する数式は少し複雑に見えるかもしれませんが、必要な「材料」となるPythonの機能は非常にシンプルです。 2.1. 緯度経度とラジアン (Radian) 私たちが普段使う角度の単位は「度（°）」ですが、Pythonの math モジュールに含まれる三角関数（ sin , cos など）は、角度の単位として 「ラジアン (radian)」 を使います。そのため、計算を始める前に、まず緯度と経度を度からラジアンに変換する必...

重量計算の考え方など考え方は（ CUIバージョン ） CUIバージョンを改良した（ GUI解説はこちら ）

「CUI（黒い画面）のスクリプトって、自分は良くても他の人には使ってもらいにくい…」 「Tkinterで学んだウィジェットやレイアウト、どうやって実践的なアプリに組み込むの？」 「自分の作ったPythonプログラムを、ウィンドウやボタンのある『アプリ』にしてみたい！」 こんにちは！ Tkinter探検隊、隊長のPythonistaです！ 第1回 ではウィンドウと基本的なウィジェットの作成、 第2回 ではユーザーからの入力を受け付ける方法を学びました。GUIアプリの基本的な部品と、それをコードと連携させる仕組みは、もうあなたの手の中にあります。 シリーズ最終回となる今回は、まさにその集大成！これまでの全ての知識を総動員して、以前別のプロジェクトで作成した コマンドライン版「材料重量計算スクリプト」 に、Tkinterで見栄えの良いグラフィカルなインターフェース（GUI）を付け、誰でも直感的に使えるデスクトップアプリケーションへと進化させます。 このプロジェクトを通して、既存のプログラムロジックとGUIをどうやって組み合わせるのか、その実践的なプロセスを体験できます。さあ、あなたのコードに命を吹き込み、本格的なアプリケーション開発の第一歩を踏み出しましょう！ 1. 設計図を描こう：どんなアプリにする？ まずは、どんなアプリケーションにしたいか、その設計図を描きます。いきなりコードを書き始めるのではなく、完成形をイメージするのが成功の秘訣です。 1.1. 機能とレイアウト 元のCUIスクリプトの機能を元に、以下のようなレイアウトを考えます。 材料選択: アルミ、鉄、ステンレスをリストから選べるようにしたい。→ **プルダウンメニュー (Combobox)** が良さそう。 体積入力: ユーザーが体積の数値と単位を入力できるようにしたい。→ **テキスト入力ボックス (Entry)** が必要。 計算実行: 計算を開始するきっかけ。→ **ボタン (Button)** が必要。 結果表示: 計算結果を分かりやすく表示したい。→ **ラベル (Label)** を使おう。 その他、各入力欄が何を表すかを示すための案内用ラベルも必要ですね。 【画像推奨箇所: アプリの完成形の手書きスケッ...

「ボタンを押すだけじゃなくて、ユーザーに文字を入力してもらいたい！」 「GUIの入力欄と、Pythonの変数をどうやって連携させるの？」 「複数の選択肢から一つを選ばせるラジオボタンや、ON/OFFのチェックボックスってどうやって作るんだろう？」 こんにちは！ Tkinter探検隊、隊長のPythonistaです！ 前回の第1回 では、Tkinterで最初のウィンドウを作成し、ラベルとボタンを配置し、ボタンがクリックされたら特定の処理を実行するという、GUIアプリの最も基本的な骨格を学びましたね。 シリーズ第2回の今回は、一方的に情報を表示するだけでなく、 ユーザーからの入力を受け取る ことで、アプリケーションを本当の意味で「対話的」にするためのウィジェットたちを特集します！ 具体的には、 一行のテキストを入力するための Entry ウィジェット 複数の選択肢から一つを選ぶ Radiobutton ウィジェット ON/OFFを選択する Checkbutton ウィジェット そして、GUIとPythonコードを繋ぐための超重要概念、 Tkinterの制御変数 ( StringVar など) について、分かりやすく解説していきます。この回をマスターすれば、ユーザーの操作に応じて動的に変化する、本格的なアプリケーションの入力画面を作成できるようになりますよ！ 1. 準備：モジュールのインポート 今回も、Tkinterを tk としてインポートするところから始めましょう。また、よりモダンな見た目のウィジェットを使うために、 tkinter.ttk もインポートしておきます。 import tkinter as tk from tkinter import ttk # Themed Tkinter ウィジェットを使うためにインポート 2.【最重要】GUIとコードを繋ぐ橋渡し：Tkinterの制御変数 テキスト入力ボックスなどのウィジェットを学ぶ前に、まず最も重要な概念を理解する必要があります。それは、 「どうやってGUIウィジェット上の値（例: 入力された文字）を、Pythonのコードで取得するのか？」 という問題です。 その答えが、Tkinterが提供する特別な変数、 制御変数 (Con...

「Pythonで作ったツール、黒い画面（コンソール）じゃなくて、ちゃんとしたウィンドウで動かせたらカッコいいのに…」 「プログラミングで、クリックできるボタンとか、文字を表示するラベルってどうやって作るの？」 「GUIアプリケーション開発って難しそうだけど、何から始めればいいんだろう？」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ これまで私たちは、データ分析や自動化など、主にコマンドライン上で動作する強力なスクリプトを作成してきました。今回から始まる新シリーズでは、全く新しい領域、 GUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）アプリケーション開発 の世界に足を踏み入れます！ その冒険の最初のパートナーとなるのが、Pythonに標準で付属しているGUIツールキット、 Tkinter (ティキンター) です。標準ライブラリなので、 追加のインストールは一切不要 で、Pythonさえあれば誰でもすぐにデスクトップアプリ開発を始めることができます。 記念すべき第1回の今回は、Tkinterを使って**最初のウィンドウを表示**し、そこに情報を表示するための**ラベル**や、操作のきっかけとなる**ボタン**といった基本的な部品（ウィジェット）を配置する方法、そしてそれらを思い通りに並べるための最も重要な概念である 「配置（レイアウト）」 の基礎をマスターします。この記事を読み終える頃には、あなたは自分自身の手で、デスクトップ上に最初の「窓」を開けることができるようになっていますよ！ 1. Tkinterとは？ - Python標準のGUIツールキット Tkinter （ティーケー・インター）は、Tcl/TkというGUIツールキットをPythonから利用するための標準ライブラリです。Pythonをインストールすれば自動的に使えるようになるため、最も手軽にGUIプログラミングを始められる方法として、昔から多くのPythonプログラマーに親しまれています。 見た目が少し古風という側面もありますが、GUIアプリケーションがどのように作られているか、その基本的な仕組み（ウィンドウ、ウィジェット、イベント処理など）を学ぶには最適なライブラリです。 まずは、Tkinterをインポートするところから始めましょう。慣習的...

「あの株価分析ツール、どうやってインターネットから株価データを取ってきてるの？」 「移動平均線やMACDの計算が、たった1行で書けるなんて、どんな魔法？」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ 先日公開した 「Pythonで作る株価買いシグナル自動検出ツール」の記事 は、楽しんでいただけましたでしょうか？ 複数のライブラリを組み合わせて、実用的なツールを完成させることができましたね。 記事を読んでいただいた方、あるいは実際にコードを動かしてみた方の中には、「あのスクリプトを裏で支えている yfinance や pandas_ta といったライブラリは、一体何者なんだろう？」と疑問に思った方も多いかもしれません。 今回の「深掘り編」では、そんな皆さんの知的好奇心にお応えして、あの便利ツールを可能にしている2つの超強力な外部ライブラリ、 yfinance と pandas_ta に焦点を当て、その基本的な使い方をじっくりと解説していきます。この2つの「武器」を理解すれば、あのツールを自分なりにカスタマイズしたり、全く新しい金融データ分析ツールを作ったりするための、大きなヒントが得られますよ！ 1. yfinance ：Yahoo! Financeのデータを手軽に取得 私たちの分析は、まずデータがなければ始まりません。 yfinance は、世界中の投資家が利用するYahoo! Financeの豊富な株価データを、Pythonから驚くほど簡単に取得できるようにしてくれるライブラリです。 1.1. インストール まずはpipでインストールしましょう。ターミナルやコマンドプロンプトで以下を実行します。 pip install yfinance 1.2. 基本的な使い方 ( yf.download() ) yfinance の最も基本的な機能が、 download() 関数です。これを使うと、指定した銘柄（ティッカー）の過去の株価データをPandasのDataFrameとして直接取得できます。 import yfinance as yf # 例として、トヨタ自動車(7203.T)の2024年1月1日以降の株価データを取得 # 東証の銘柄は末尾に ".T" をつけます t...

「毎日たくさんの銘柄のチャートをチェックするのは大変…」 「移動平均線のゴールデンクロスや、RSIの売られすぎといった、特定の買いシグナルが出た銘柄だけを効率的に見つけたい！」 「Pythonで本格的な株価分析ツールを作ってみたい！」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ これまで私たちはPythonの基本から、 NumPy や Pandas 、 Matplotlib といったデータ分析の基盤となるライブラリまで、様々なスキルを身につけてきました。今回は、その集大成として、非常に実践的でエキサイティングなプロジェクトに挑戦します！ 今回のテーマは、 「Pythonで株価データを自動取得し、複数のテクニカル指標を計算して、"買いシグナル"を検出するツール」 の開発です。 yfinance ライブラリで株価を取得し、 pandas_ta という便利なライブラリでテクニカル指標を簡単に追加、そして独自の分析ロジックを組み込んで、注目すべき銘柄を自動でリストアップします。このプロジェクトを通して、あなたのPythonスキルを実践的な金融データ分析へと昇華させましょう！ 【超重要】この記事はプログラミング学習と技術探求を目的としています。 本記事で紹介するスクリプトや分析手法は、特定の銘柄の購入を推奨するものでは一切なく、 金融・投資助言ではありません。 株式投資は、多くのリスクを伴います。実際の投資判断は、必ずご自身の責任と判断、そして専門的な情報源に基づいて行ってください。 1. プロジェクトの概要と準備 1.1. 今回作るツールの機能 このツールは、あらかじめ指定した銘柄リストに対して、以下の処理を自動で行います。 最新の株価データを自動で取得する。 移動平均線、MACD、RSI、ボリンジャーバンドといった主要なテクニカル指標を計算する。 複数の指標を組み合わせた「トレンドフォロー戦略」「逆張り戦略」などの買いシグナルを判定する。 買いシグナルが検出された銘柄を、シグナルの数が多い順にリストアップして報告する。 1.2. 必要なライブラリの準備 このプロジェクトでは、以下の3つの主要な外部ライブラリを使用します。タ...

こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ 先日公開した 「Pythonで作る未来時刻計算ツール」の記事 は、お楽しみいただけましたでしょうか？ 様々な形式の時間を入力して未来の時刻を計算できる、便利なツールが作れましたね。 さて、実際にツールを使ってみると、こんな風に思いませんでしたか？ 未来の時刻: 2025-07-28 15:40:30 「日付は分かるけど、これって何曜日だっけ…？」 そうなんです。曜日が分からないと、意外と不便ですよね。そこで今回は、このスクリプトに簡単な改良を加えて、日付と一緒に 曜日も表示 できるようにパワーアップさせます！ この改善を通して、Pythonの datetime オブジェクトを、思い通りの書式で文字列に変換する strftime メソッドの強力な使い方をさらに深掘りしていきましょう。 1. 改善のポイント： strftime() メソッドと書式化コード 前回のスクリプトで、日時を人間が読みやすい文字列に変換するために、私たちは strftime() メソッドを使いました。 # 以前のコード now = datetime.now() print(f "現在時刻 : {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}" ) この '%Y-%m-%d %H:%M:%S' という部分が、「どのような書式で表示するか」を指定する**書式化文字列**です。 %Y が4桁の年に、 %m が2桁の月に置き換えられる、といったルールがありましたね。 そして、この書式化コードには、もちろん 曜日を表示するためのコード も用意されています！ 2. 曜日を追加する「魔法のコード」： %a と %A 曜日を表示するには、主に以下の2つの書式化コードを使います。 %a : 曜日の**短縮形**（英語なら Mon , Tue ...、日本語環境なら 月 , 火 ...）に置き換えられます。 %A : 曜日の**完全な形**（英語なら Monday , Tuesday ...、日本語環境なら 月曜日 , 火曜日 ...）に置き換えられます。 今回は、表示がコンパクトな %a を使って、...

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「複数のAmazon商品の価格や在庫状況を、自動でチェックしたい…」 「Webスクレイピングの基本は学んだけど、Amazonみたいな複雑なサイトから情報を抜き出すにはどうすればいいの？」 「Pythonで実用的なデータ収集ツールを作ってみたい！」 こんにちは！ Pythonプログラミング探検隊、隊長のPythonistaです！ これまで Webスクレイピング入門シリーズ などで、 requests や BeautifulSoup4 を使った基本的な情報収集の方法を学んできましたね。 今回は、その集大成となる実践プロジェクトとして、 Amazonの商品ページから「商品名」「価格」「在庫情報」「プライム対象か」といった情報を自動で抽出し、CSVファイルにまとめるツール の作り方を、ステップバイステップで徹底解説します。より複雑なWebサイトに対応するための、ヘッダー情報の書き換えや、特定の属性を持つHTML要素の探し方など、一歩進んだテクニックも登場します。このプロジェクトを通して、あなたのスクレイピングスキルを次のレベルへと引き上げましょう！ 【超重要】Amazonの利用規約とスクレイピングに関する注意点 本題に入る前に、非常に重要な注意点があります。 Amazonの利用規約では、プログラムによる自動的なデータ収集（スクレイピング）は明確に禁止されています。 したがって、この記事で紹介するスクリプトを、Amazonの利用規約に違反する形で無断かつ継続的に実行することは絶対に避けてください。この記事の目的は、あくまで 教育・研究目的 であり、現代の複雑なWebサイトがどのようなHTMLで構成されているか、そしてそこから情報を抽出するためのプログラミング技術（特にHTMLの解析、CSSセレクタ、エラーハンドリング）を学ぶことにあります。 ここで学ぶ技術を、利用が許可されているサイトや、ご自身が管理するサイト、あるいはAPIが提供されているサービスなどで、ルールとマナーを守って活用してください。 1. プロジェクトの概要と準備 1.1. 今回作るツールの機能 このツールは、以下の機能を持つことを目標とします。 urls.csv というファイルに記載された、複数のAmazon商品ページのURLを読み込む...

「これまでに学んだモデル構築や評価の知識を、実際のデータで試してみたい！」 「データ分析プロジェクトって、最初から最後までどんな流れで進めるの？」 「データの前処理、モデルの訓練、性能評価…全部まとめてやってみたい！」 こんにちは！ AI・機械学習探検隊、隊長のPythonistaです！ 前回の第4回 では、混同行列や適合率、再現率といった指標を使って、モデルの性能を正しく、そして多角的に評価する方法を学びましたね。これで、AIの「実力」を見抜くための診断スキルが身につきました。 いよいよ、この機械学習入門シリーズも最終回を迎えます。今回は、これまで身につけた全ての知識とスキルを総動員して、 最初から最後までの一貫したデータ分析プロジェクト に挑戦します！題材は、データサイエンスの世界で非常に有名な 「タイタニック号の生存者予測」 です。 乗客のデータ（年齢、性別、客室クラスなど）から、その人が生還できたかどうかを予測するモデルを構築します。データの読み込み、探索的データ分析（EDA）、データの前処理、モデルの訓練、そして性能評価という、データサイエンティストが行う一連のワークフローを一緒に体験していきましょう。このプロジェクトを終える頃には、あなたは自信を持って自分自身のデータ分析プロジェクトを始めるための、確かな実力と経験を手にしているはずです！ 1. プロジェクトの準備と目標設定 1.1. 準備：ライブラリのインポート まずは、今回使用するライブラリを全てインポートしておきましょう。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Scikit-learnから必要なモジュールをインポート from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report #...