2017年度 春学期 発展プログラミング演習

2017-07-13 第14回目 最終課題

本日のテーマ

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概要

目標

特定の地域の天気予報のデータが与えられる． そのデータを読み，指定の分析を行い，結果を出力するプログラムを作成する． 各ステップで異なる分析を行う．

この課題に必要な内容

課題の進め方

この課題は大きく6つのステップに分けられます． それぞれのステップで，プログラムを作成します． 各ステップで作成するプログラムのファイル名はWeatherAnalyzer1.java〜WeatherAnalyzer6.javaとします． 以下のことを念頭に課題を進めてください．

課題の提出方法

この課題は６つのステップに分けられています． 各ステップでWeatherAnalyzer1.java〜WeatherAnalyzer6.javaを作成します． 具体的に指示はしていませんが，独自の型を作成する必要もあるでしょう． それら全てのソースファイルを zip 圧縮し，zipファイルを Moodle に提出してください．

課題のデータ

課題のデータ（天気予報データ）は，次からダウンロードしてください． なお，評価には，ここでダウンロードできるデータとは異なるデータを用います． データの形式は同じですが，記載されているデータや量は異なります． そのため，しっかりとデータを読み，適切な分析を行うようにしてください． 多少の計算誤差は許容されます．

なお，与えられるデータは日付順にソートされているものとして構いません．

評価のポイント

以下の点を満たしていれば，加点されます． また，それぞれのステップで確認事項があります．それぞれを満たすことで加点されていきます．

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最終課題の各ステップ

1. 全体の最高気温，最低気温，平均気温

1-A. 問題説明

与えられたデータを読み，最高気温，最低気温，平均気温を求めてください．

プログラムの実行時にコマンドライン引数として，天気データが１つ渡されます． データは，年,月,日,曜日,平均気温(℃),最高気温(℃),最低気温(℃),天気概況(昼：06時〜18時),天気概況(夜：18時〜翌日06時),降水量の合計(mm),降雨フラグ,日照時間(時間),平均雲量(10分比),平均風速(m/s)の順に並んでおり，それぞれがコンマ（,）で区切られています． その中の，平均気温，最高気温，最低気温の項目を読み，統計情報を求めてください．

なお，平均気温は，与えられたデータに含まれる平均気温の平均のこととします．

また，与えられたデータには，空白行やコメントは存在せず，正しいデータのみであることを前提として構いません（不正なデータは存在しない）．

1-B. 実行例

$ cat 2016-1st-quarter.csv
2016,1,1,金,5.7,10.6,2.1,晴,晴一時曇,4.0
2016,1,2,土,6.7,12.9,1.8,曇時々晴,曇後時々晴,9.0
# 途中省略
2016,3,30,水,14.0,20.3,8.2,薄曇一時晴,晴時々薄曇,9.0
2016,3,31,木,15.6,22.3,8.8,薄曇一時晴,曇後時々雨,8.8
$ java WeatherAnalyzer1 2016-1st-quarter.csv
22.300000,-4.100000,7.354945
$ java WeatherAnalyzer1 2015-2nd-half.csv 
39.100000,0.600000,20.013043

1-C. ヒント

1-D. 評価ポイント

2. 晴の日，雨の日の最高気温，最低気温，平均気温

2-A. 問題説明

プログラムの実行時にコマンドライン引数として，天気データが１つ以上渡されます． この時，晴の日，雨の日の最高気温，最低気温，平均気温を求めてください．

ここでは， 晴の日とは，昼，夜の天気概況に晴という文字が， 雨の日とは，昼，夜の天気概況に雨という文字が 含まれているものとします． そのため，天気概況が晴一時雨の場合は，晴れの日，雨の日の両方に含まれます

2-B. 実行例

$ java WeatherAnalyzer2 2016-1st-quarter.csv
全体,22.300000,-4.100000,7.354945
晴,22.300000,-4.100000,7.004938
雨,22.300000,-1.700000,8.200000
$ java WeatherAnalyzer2 2016-1st-quarter.csv 2016-3rd-quarter.csv
全体,37.900000,-4.100000,17.436612
晴,37.900000,-4.100000,16.998710
雨,37.900000,-1.700000,18.933333

2-C ヒント

2-D 評価ポイント

3. 天気概況の頻度

3-A. 問題説明

プログラムの実行時にコマンドライン引数として，天気データが１つ以上渡されます． ステップ2に加えて，与えられたデータの天気概況（昼：06時〜18時）の頻度を調べてください．

3-B. 実行例

$ java WeatherAnalyzer3 2016-1st-quarter.csv 
曇,7
曇後一時雨、あられを伴う,1
# 途中省略
雪後雨一時晴、みぞれを伴う,1
晴一時雨、あられを伴う,1
全体,22.300000,-4.100000,7.354945
晴,22.300000,-4.100000,7.004938
雨,22.300000,-1.700000,8.200000
$ java WeatherAnalyzer3 2016-1st-quarter.csv 2016-4th-quarter.csv
曇後一時雨、あられを伴う,1
曇時々晴一時雨,1
晴後時々曇一時雨,1
# 途中省略
晴,18
晴時々薄曇,1
曇時々雨後晴,1
全体,31.000000,-4.100000,10.424590
晴,31.000000,-4.100000,10.007742
雨,31.000000,-1.700000,10.815068

3-C. 参考資料

3-D. 評価ポイント

4. 月ごとの最高気温，最低気温，平均気温

4-A. 問題説明

プログラムの実行時にコマンドライン引数として，天気データが１つ以上渡されます． ステップ3に加えて，月ごとの最高気温，最低気温，平均気温を求めてください． 求めた情報は，ステップ3よりも前に出力してください．

4-B. 実行例

$ java WeatherAnalyzer4
$ java WeatherAnalyzer4 2016-1st-quarter.csv
2016-3,22.300000,-0.700000,9.896774
2016-2,21.800000,-2.000000,6.434483
2016-1,16.000000,-4.100000,5.674194
曇,7
曇後一時雨、あられを伴う,1
曇時々みぞれ後晴、あられを伴う,1
# 途中省略
雪後雨一時晴、みぞれを伴う,1
晴一時雨、あられを伴う,1
全体,22.300000,-4.100000,7.354945
晴,22.300000,-4.100000,7.004938
雨,22.300000,-1.700000,8.200000
$ java WeatherAnalyzer4 2015-1st-half.csv 2015-2nd-half.csv
2015-8,39.100000,21.900000,28.335484
2015-11,25.300000,4.100000,14.450000
2015-7,36.500000,19.400000,27.206452
2015-10,28.000000,8.400000,18.112903
2015-9,31.600000,16.300000,22.883333
2015-4,28.800000,4.500000,15.550000
2015-3,24.500000,-1.200000,9.416129
2015-6,32.900000,14.400000,22.760000
2015-5,33.600000,10.700000,21.235484
2015-12,18.900000,0.600000,9.003226
2015-2,15.900000,-1.000000,5.625000
2015-1,13.000000,-1.700000,4.916129
曇時々雪後時々雨、みぞれを伴う,1
雨一時曇後晴,1
晴後一時雨、雷を伴う,2
# 途中省略
晴,40
晴時々薄曇,4
曇時々雨、みぞれを伴う,1
曇時々雨後晴,1
雨後時々曇,6
全体,39.100000,-1.700000,16.689863
晴,39.100000,-1.700000,16.022305
雨,38.100000,-0.500000,16.260622

4-C. ヒント

4-D. 評価ポイント

5. 天気概況ごとの最高気温，最低気温，平均気温

5-A. 問題説明

プログラムの実行時にコマンドライン引数として，天気データが１つ以上渡されます． ステップ2の出力は削除し，天気概況ごとの頻度，最高気温，最低気温，平均気温を求めてください． なお，天気概況は，天気概況（昼：06時〜18時）を利用してください． 天気概況（夜：18時〜翌日06時）は含めなくて良いです．

5-B. 実行例

$ java WeatherAnalyzer5 2016-1st-quarter.csv
2016-3,22.300000,-0.700000,9.896774
2016-2,21.800000,-2.000000,6.434483
2016-1,16.000000,-4.100000,5.674194
曇,7,21.700000,0.800000,8.314286
曇後一時雨、あられを伴う,1,8.200000,0.900000,4.000000
曇時々みぞれ後晴、あられを伴う,1,8.000000,0.300000,3.600000
# 途中省略
晴後時々曇,3,14.400000,0.700000,5.500000
雪後雨一時晴、みぞれを伴う,1,5.400000,-1.700000,1.600000
晴一時雨、あられを伴う,1,14.700000,6.000000,9.700000
全体,22.300000,-4.100000,7.354945
$ java WeatherAnalyzer5 2016-1st-quarter.csv 2015-1st-half.csv
2016-3,22.300000,-0.700000,9.896774
2015-4,28.800000,4.500000,15.550000
2016-2,21.800000,-2.000000,6.434483
2015-3,24.500000,-1.200000,9.416129
2015-6,32.900000,14.400000,22.760000
2015-5,33.600000,10.700000,21.235484
2016-1,16.000000,-4.100000,5.674194
2015-2,15.900000,-1.000000,5.625000
2015-1,13.000000,-1.700000,4.916129
曇時々雪後時々雨、みぞれを伴う,1,6.200000,1.300000,3.600000
雨一時曇後晴,1,11.300000,4.500000,7.300000
# 途中省略
曇時々雨後晴,1,8.600000,2.800000,5.000000
雨後時々曇,6,24.200000,5.700000,15.733333
全体,33.600000,-4.100000,11.318750

5-C. ヒント

ステップ3では頻度を求めるのにMapのバリューとして，Integerを利用したと思います． 今回は，頻度のほか，その時の気温の最大，最小，平均をも求める必要がありますので， そのための型を作成しましょう． フィールドとして，頻度のIntegerと ステップ2で作成した気温型を持ちましょう．

以下のような型を利用すると良いでしょう．

public class WeatherFrequency{
    Integer count = 0;
    Temperature temp = new Temperature();
}

5-D. 評価のポイント

6. 週単位の平均気温のグラフ描画のためのデータ出力

6-A. 問題説明

プログラムの実行時にコマンドライン引数として，天気データが１つ以上渡されます． ステップ5に加えて，週単位の平均気温，最高気温，最低気温を グラフに描画するためのデータをファイルに出力してください．

以下の条件を満たすように出力してください．

6-B. 実行例

$ wc -l weekly-temperatures.csv              # 実行前はファイルは存在しない．
wc: weekly-temperatures.csv: open: No such file or directory
$ java WeatherAnalyzer6 2015-1st-half.csv    # 実行する．
2015-3,24.500000,-1.200000,9.416129          # 実行結果はステップ5と同一
2015-6,32.900000,14.400000,22.760000
2015-5,33.600000,10.700000,21.235484
2015-2,15.900000,-1.000000,5.625000
2015-1,13.000000,-1.700000,4.916129
曇時々雪後時々雨、みぞれを伴う,1,6.200000,1.300000,3.600000
雨一時曇後晴,1,11.300000,4.500000,7.300000
曇時々晴一時雪,1,5.800000,-1.700000,1.800000
# 途中省略
曇時々雨後晴,1,8.600000,2.800000,5.000000
雨後時々曇,6,24.200000,5.700000,15.733333
全体,33.600000,-1.700000,13.311602
$ wc -l weekly-temperatures.csv             # ファイルが出力されている．
      25 weekly-temperatures.csv
$ cat weekly-temperatures.csv
2015-1-5,11.100000,1.900000,5.157143
2015-1-12,9.900000,0.100000,4.985714
# 以降省略
$ java WeatherAnalyzer6 2016-1st-quarter.csv 2015-2nd-quarter.csv # 連続した2つのファイルを与えて実行する．
2016-6,33.500000,12.600000,23.210000
2016-3,22.300000,-0.700000,9.896774
2016-2,21.800000,-2.000000,6.434483
2016-5,33.100000,10.600000,21.006452
2016-4,28.600000,3.500000,16.090000
2016-1,16.000000,-4.100000,5.674194
曇後一時雨、あられを伴う,1,8.200000,0.900000,4.000000
# 以降省略
$ wc -l weekly-temperatures.csv
      25 weekly-temperatures.csv
$ cat weekly-temperatures.csv
2016-1-4,16.000000,1.600000,7.742857
# 以降省略
2016-3-21,19.100000,1.700000,8.728571
2016-3-28,22.300000,4.000000,14.071429   # 連続したファイルの場合，この週が有効になる．
2016-4-4,24.700000,8.500000,15.871429
# 以降省略
2016-6-20,31.000000,18.500000,23.942857

6-C. ヒント

6-D. 評価ポイント

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