以下のステップを実行する前に,概要の 課題のデータから必要なデータをダウンロードしておいてください.
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).
$ 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
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
$ 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
Temperature
)を作成しましょう.Temperature
型では,フィールドに
最高気温,最低気温,平均気温を持ちます.
Temperature
型にupdate
のようなメソッドを用意して,最低気温,最高気温,平均気温を受け取りましょう.
update
メソッド内で必要であれば,フィールドの最高気温,最低気温,平均気温に代入しましょう.count
)もフィールドに用意すると良いでしょう.
count
で割ると平均気温の平均が求められます.average
を用意すると良いでしょう.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.
$ 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
Map
(連想配列)
http://localhost:1313/2019autumn/freq
コマンド: 与えられたテキストファイルに現れる単語の頻度を求めるMap
を使えているか.
Map
のループが書けるか.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.
$ 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
Map
を使えているか.
Map
型の変数とは別のMap
型の変数を利用する."2016-7"
のような年-月
の文字列として表し,バリューをTemperature
型にすれば良い.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)は含める必要はありません.
$ 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
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();
}
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.
weekly-temperatures.csv
とします.1週間の最初の日付(年-月-日の形式)温,週の最高気温,週の最低気温,週の平均気温
2016-7-4,32.0,24.6,28.5
$ 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