こぼれネット

さすがのChatGPTも、このコーディングはできなかった

このプログラムでは、緯度・経度の位置情報から距離の計算を行わずに補完を行っていますが、これは私の意図したものではありません。

下記のsmall_bus_data.csvのデータを使って、私が作って欲しいプログラムのアルゴリズムを説明します。

現在1番目のデータには、12:55:00の時刻情報が入っており、30番目のデータには、13:00:00の時刻情報が入っています。
つまり、この間には、300秒の時間が経過していることになります。

次に、1番目の緯度経度と2番目の緯度経度から距離(メートル)が算出できます。
次に、2番目の緯度経度と3番目の緯度経度から距離(メートル)が算出できます。
最後に、29番目の緯度経度と30番目の緯度経度から距離(メートル)が算出できます。
これらを合計すると、合計移動距離(メートル)が算出できます。
この合計移動距離を、前述の300秒で割ると、平均の秒速が算出できます。
この秒速を使って、現在、時間情報が入っていない、2、3、4、.... 29番目の時刻が算出できますので、それを表示して下さい。

同じように、
現在30番目のデータには、13:00:00の時刻情報が入っており、39番目のデータには、13:02:00の時刻情報が入っています。
つまり、この間には、120秒の時間が経過していることになります。

次に、30番目の緯度経度と31番目の緯度経度から距離(メートル)が算出できます。
次に、31番目の緯度経度と32番目の緯度経度から距離(メートル)が算出できます。
最後に、38番目の緯度経度と39番目の緯度経度から距離(メートル)が算出できます。
これらを合計すると、合計移動距離(メートル)が算出できます。
この合計移動距離を、前述の300秒で割ると、平均の秒速が算出できます。
この秒速を使って、現在、時間情報が入っていない、30、31、.... 38番目の時刻が算出できますので、それを表示して下さい。

以下のsmall_bus_data.csvの時間情報は以下の通りです。

====== small_bus_data.csv ここから =========

1, 93, 139.62957005198, 35.36604342344, 12:55:00
2, 94, 139.62977593991, 35.36605145489,
3, 95, 139.62975577321, 35.36614821472,
(中略)
28, 180, 139.6225614208, 35.36578048832,
29, 178, 139.62231637196, 35.36565733887,
30, 179, 139.62231637196, 35.36565733887, 13:00:00
31, 178, 139.62231637196, 35.36565733887,
(中略)
38, 122, 139.62212431581, 35.36739269906,
39, 123, 139.62186543167, 35.36793117811, 13:02:00

====== small_bus_data.csv ここまで =========

まあ、それでも、私が着手開始できる程度のコードの叩き台は作ってくれましたので、まずまず満足しています。

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