A12 [授業内]

A12_1 (スクリプト)

ねらい: テキストファイルから情報を読み込んでグラフを表示する方法を学ぶ．

CSVファイル JapanPopulation.csv （形式はテキストファイル）には「年」と「その年の日本の総人口」が「1960,93216000」のようにカンマで区切って1960年から2020年まで記録されている． このファイルを読み込んで，年をx軸，総人口をy軸にとってグラフを表示せよ．但し，グラフのタイトルは「population trends」，y軸のラベルは「Population」，x軸のラベルは「Year」とせよ．linestyle，marker，color は自由とする．

グラフウインドウのスクリーンショット a12_1.png とスクリプトファイル a12_1.py を提出せよ．

※グラフを表示するとシェル(Anaconda Prompt)はフリーズするが，グラフウインドウを閉じると復帰する．

A12_2 (スクリプト)

ねらい: テキストファイルから情報を読み込んでグラフを表示する方法を学ぶ．NumPy の使い方を学ぶ．

CSVファイル JapanPopulation.csv （形式はテキストファイル）を読み込んで，「日本の総人口の前年からの増加数」を計算し，年をx軸，人口増加数をy軸にとってグラフを表示せよ． 増加数は，「1961年度の総人口-1960年度の総人口」から「2000年度の総人口-1999年度の総人口」まで計算せよ． グラフのタイトルは「population trends」，y軸のラベルは「Population Growth」，x軸のラベルは「Year」とせよ．linestyle，marker，color は自由とする．

グラフウインドウのスクリーンショット a12_2.png とスクリプトファイル a12_2.py を提出せよ．

※list の要素間の差分を計算するには numpy.diff() を使うと良い(numpy.ndarrayに対しても使用可能である)．使い方は自分で調査すること．

A12_3 (スクリプト)

ねらい: matplotlib を使ってヒストグラムを作る方法を学ぶ．NumPy で正規分布に従う乱数を生成する方法を学ぶ．

NumPy を用いて正規分布に従う乱数を100個生成し，x軸をその値の階級，y軸を度数（出現頻度）とするヒストグラムを表示せよ．ただし，乱数は自分の身長(単位はcm，不正確でかまわない)を平均値とし，標準偏差を10 cmとし，ヒストグラムの階級数は10とせよ． また，グラフのタイトルは「Distribution of height」，y軸のラベルは「degree」，x軸のラベルは「height(cm)」とせよ．linestyle，marker，color は自由とする．

グラフウインドウのスクリーンショット a12_3.png とスクリプトファイル a12_3.py を提出せよ．

A12_4 (スクリプト)

ねらい: NumPy を用いて行列の演算を行う方法を学ぶ．

NumPy を用いて，3行3列の正則行列 の行列式と逆行列を求めて表示せよ．また，Aとその逆行列の積 を計算して結果を表示せよ．

まず， 

A=[[-1  2  1]
   [ 0  4  2]
   [ 0 -1  1]]
を表示し，続いて行列式は det(A)=，逆行列は inv(A)=，Aとその逆行列の積は A・A^-1= に続けて表示するようにせよ．

実行結果のスクリーンショット a12_4.png とスクリプトファイル a12_4.py を提出せよ．