アルゴリズム入門 演習課題例：世界各国の気温

演習用データについて

データの出典

データの内容

• 日本, 福岡（北緯33.58, 東経130.38）
• アメリカ, ヒューロン（北緯44.38, 西経98.22）
• 日本, 金沢（北緯36.58, 東経136.63）
• カザフスタン, コスタナイ（北緯53.22, 東経63.62）
• イギリス, ラーウィック（北緯60.13, 西経1.18）
• ロシア, モスクワ（北緯55.83, 東経37.62）
• チェコ, プラハ（北緯50.1, 東経14.25）
• アメリカ, プリースト・リバー（北緯48.35, 西経116.84）
• 日本, 札幌（北緯43.05, 東経141.33）
• フランス, ストラスブール（北緯48.55, 東経7.63）
• ノルウェー, ヴァルド（北緯70.37, 東経31.1）

データの読み込み方法

import csv
data = []
for i in csv.reader(open('Fukuoka.csv')):
    i[0] = int(i[0])
    for j in range(1, len(i)):
        i[j] = float(i[j])
    data.append(i)

演習課題例

• 適当な都市を選び、各年の平均気温を計算し、グラフにプロットしてみよ。
• 適当な都市と月（または年平均気温）について、適当な期間の移動平均をグラフにプロットしてみよ。移動平均をとる期間を長くしたり短くしたりすると、どのような差が生じるだろうか。
• 適当な年月（または適当な期間の平均気温）と北緯の値を用いて回帰分析を行ってみよ。