2024,江端さんの技術メモ

User
You
type LocInfo struct { Lon float64 Lat float64 Source int } という型があり、 route, dis := getDijkstraPath(db_agent_od, LocInfo{Source: 432}, LocInfo{Source: 1070}) のように LocInfo{Source: 432} を使いたいのですが、423,が変数aに入っている場合は、どのように取り扱えば良いでしょうか
ChatGPT
ChatGPT

変数aにLocInfo型の値が入っていて、その中のSourceフィールドの値を使いたい場合、以下のようにすれば良いでしょう:

// 変数aがLocInfo型であると仮定する
var a LocInfo

// aのSourceフィールドの値を使ってgetDijkstraPath関数を呼び出す
route, dis := getDijkstraPath(db_agent_od, LocInfo{Source: a.Source}, LocInfo{Source: 1070})

これにより、変数aのSourceフィールドの値がLocInfo構造体のインスタンスを作成する際に使用され、その値がgetDijkstraPath関数に渡されます。

2024,江端さんの技術メモ

/*

		こちらは、length_m as cost を使っている
		query := `
		SELECT seq, source, target, x1, y1, x2, y2, agg_cost
		FROM pgr_dijkstra(
			'SELECT gid as id, source, target, length_m as cost FROM ways',
			$1::bigint,
			$2::bigint,
			directed:=false
		) a
		INNER JOIN ways b ON (a.edge = b.gid)
		ORDER BY seq
		`
	*/

	// こちらは、cost, reverse_cost を使っている
	query := `
	SELECT seq, source, target, x1, y1, x2, y2, agg_cost 
	FROM pgr_dijkstra(
		'SELECT gid as id, source, target, cost, reverse_cost FROM ways', 
		$1::bigint, 
		$2::bigint, 
		directed:=false
	) a 
	INNER JOIN ways b ON (a.edge = b.gid) 
	ORDER BY seq
	`

こちらは、"length_m as cost" を使っては駄目だった。

cost, reverse_cost を使わなければならなかった。

宇都宮ライトレールに優先的に乗車させるような、ダイクストラをどうやって作ろうか?

もう、これで完成だ、と思っても次々問題が出てきて、本当に疲れる・・・

2024,江端さんの技術メモ

ロングランで、pgr_dijkstra()の挙動の振舞が変であることを発見したので、ChatGPTに相談してみました
User
You
直結する2つのノードの場合、最短距離は当然一意に決定します。postGISのpgr_dijkstra()は、この直結する2つのノードを指定すると、値を返さないようですが、これは正しい仕様でしょうか
ChatGPT
ChatGPT

直結する2つのノードの場合、最短経路は確かに一意に決定します。そのため、pgRoutingのpgr_dijkstra()関数が直結する2つのノード間で値を返さない場合、これは通常は仕様としては誤っています。

pgRoutingのpgr_dijkstra()関数は、通常、始点と終点が異なるノード間の最短経路を見つけるために使用されます。この場合、始点と終点が同じノードである直結する2つのノード間の最短経路を求める必要はないため、関数が値を返さない可能性があります。

しかしながら、直結する2つのノード間の最短経路を求める必要がある場合、通常はpgr_dijkstra()ではなく、pgr_dijkstraCost()やpgr_dijkstraVia()などの関数が使用されます。これらの関数は、エッジ間のコスト(重み)を考慮して最短経路を見つけるため、直結する2つのノード間の最短経路を正しく返すことが期待されます。

したがって、直結する2つのノード間の最短経路を求める場合、適切な関数を使用し、正しい結果が得られるようにすることが重要です。

 

pgr_dijkstra()で、ダイクストラの順番を壊さずにルートの座標を得る方法(getDijkstraPath())

を改造する必要が出てきました。


User

You
postGISのpgr_dijkstraVia()は何をしてくれるAPIですか
ChatGPT
ChatGPT

PostGISのpgr_dijkstraVia()は、指定された複数の経由地を通過する最短経路を見つけるためのAPIです。これはpgRoutingの一部であり、Dijkstraアルゴリズムを使用して経路を計算します。

このAPIを使用すると、始点と終点の間に複数の経由地が与えられ、それらの経由地を通過する最短経路を見つけることができます。つまり、指定された始点から終点までの最短経路を見つける際に、特定の地点(経由地)を経由しなければならない場合に役立ちます。

pgr_dijkstraVia()関数の基本的な使い方は次のとおりです:

sql

SELECT * FROM pgr_dijkstraVia(
'edge_table', -- エッジテーブル
ARRAY[start_node, end_node], -- 始点と終点のノードIDの配列
ARRAY[via_node1, via_node2, ...], -- 経由地のノードIDの配列
directed := true/false, -- エッジが有向か無向かを指定
has_reverse_cost := true/false -- エッジに逆コストがあるかどうかを指定
);

この関数は、指定されたエッジテーブル内のエッジを使用して最短経路を見つけます。始点と終点のノードIDの配列と、経由地のノードIDの配列が指定されます。また、エッジが有向か無向か、およびエッジに逆コストがあるかどうかを指定することもできます。

このようにして、pgr_dijkstraVia()は指定された経由地を通過する最短経路を見つけることができます。

You
pgr_dijkstraCost()は、どういうAPIですか
ChatGPT
ChatGPT

pgr_dijkstraCost()は、PostGISのpgRoutingエクステンションで提供されるAPIの一つで、指定された始点と終点間の最短経路を見つけるために使用されます。しかし、pgr_dijkstra()とは異なり、この関数は経路を探す際にエッジのコスト(距離、時間、または任意の重み付け)を考慮します

この関数は、始点と終点のノードIDを指定し、エッジのコストを計算するための重みのカラムを指定します。その後、指定された始点から終点までの最短経路を見つけます。

基本的な使い方は次のとおりです:

sql

SELECT * FROM pgr_dijkstraCost(
'edge_table', -- エッジテーブル
ARRAY[start_node], -- 始点のノードIDの配列
ARRAY[end_node], -- 終点のノードIDの配列
cost_column := 'cost', -- エッジのコストを示すカラム名
directed := true/false -- エッジが有向か無向かを指定
);

この関数は、指定されたエッジテーブル内のエッジを使用して、始点から終点までの最短経路を見つけます。エッジのコストは、指定されたカラムに基づいて計算されます。また、エッジが有向か無向かを指定することもできます。

これにより、指定された始点から終点までの最短経路とその経路の合計コストが返されます。

2024,江端さんの技術メモ

特定領域内で、乱数的な緯度・経度の作成を行うコードをChatGPTに考えて貰いました。

package main

import (
	"fmt"
	"math"
	"math/rand"
)

// Polygon represents a polygon defined by its vertices
type Polygon [][]float64

// Point represents a point with x and y coordinates
type Point struct {
	X float64
	Y float64
}

// isInPolygon checks if a point is inside a polygon using the ray casting algorithm
func (p Polygon) isInPolygon(point Point) bool {
	intersections := 0
	for i := 0; i < len(p); i++ {
		p1 := p[i]
		p2 := p[(i+1)%len(p)]

		if point.Y > math.Min(p1[1], p2[1]) && point.Y <= math.Max(p1[1], p2[1]) &&
			point.X <= math.Max(p1[0], p2[0]) && p1[1] != p2[1] {
			xIntersection := (point.Y-p1[1])*(p2[0]-p1[0])/(p2[1]-p1[1]) + p1[0]
			if p1[0] == p2[0] || point.X <= xIntersection {
				intersections++
			}
		}
	}
	return intersections%2 != 0
}

// generateRandomPointInPolygon generates a random point inside the given polygon
func generateRandomPointInPolygon(p Polygon) Point {
	var minX, minY, maxX, maxY float64
	minX = math.MaxFloat64
	minY = math.MaxFloat64
	maxX = -math.MaxFloat64
	maxY = -math.MaxFloat64

	// Find bounding box of the polygon
	for _, vertex := range p {
		if vertex[0] < minX {
			minX = vertex[0]
		}
		if vertex[1] < minY {
			minY = vertex[1]
		}
		if vertex[0] > maxX {
			maxX = vertex[0]
		}
		if vertex[1] > maxY {
			maxY = vertex[1]
		}
	}

	// Generate random points until a point inside the polygon is found
	var randomPoint Point
	for {
		randomPoint.X = rand.Float64()*(maxX-minX) + minX
		randomPoint.Y = rand.Float64()*(maxY-minY) + minY

		if p.isInPolygon(randomPoint) {
			break
		}
	}
	return randomPoint
}

func main() {
	// Define the polygon
	polygon := Polygon{
		{35.36394967, 139.61846500},
		{35.36216810, 139.61890850},
		{35.36170465505306, 139.6220415552594},
		{35.36163108058289, 139.62334070015595},
		{35.363117271878345, 139.62314221968566},
		{35.36335187635167, 139.62481739887647},
		{35.36310056060587, 139.62485183402688},
		{35.36376860001917, 139.6288186562702},
		{35.36420166714637, 139.6297897196359},
		{35.36754482323006, 139.6296024603071},
		{35.37126945661188, 139.62886244945108},
		{35.37375189636854, 139.62615207124352},
		{35.37464657021711, 139.623189740366},
		{35.37574882601201, 139.6213765671167},
		{35.37527643251494, 139.6210117866997},
		{35.37306314467156, 139.6217413475337},
		{35.37268696718477, 139.62013202216457},
		{35.37018828750506, 139.61840497406456},
		{35.370782160278, 139.61705458898427},
		{35.36947068533102, 139.61641732865053},
		{35.370596575495014, 139.61476348635583},
		{35.37078029225879, 139.61403393574466},
		{35.36864433631068, 139.61438212951467},
		{35.36653571408147, 139.61453772192408},
		{35.36394967, 139.61846500},
	}

	// Generate a random point inside the polygon
	randomPoint := generateRandomPointInPolygon(polygon)
	fmt.Println("Random point inside polygon:", randomPoint)
}

なるほど、と思いながらコードを読んでいたのですが、『あれ? これって、領域に入った緯度・経度の乱数を採用するだけだから、発生頻度が均一にならないんじゃないかな?』と思い、ChatGPTにたずねてみたら『Yes』と言われました。

で、発生頻度を均一になるコードを再度要求したのですが ―― コードを一目見て、『このコードは間違っているな』と分かるようなものが出てきました。

『ChatGPTは、もの凄く真摯な言葉で、嘘をつく』

で、昔のコードを探していたら、PostGISを使うものが出てきました。

// C:\Users\ebata\tomioka3B\src\others\main35.go
/*
	実験用の座標を作る
	修正後 (富岡西5丁目を削除し、富岡6丁目の下1/4を削除)

	このプログラムは、Go言語を使用してPostgreSQLデータベースから空間データを取得し、指定された多角形内に均等に配置された乱数の座標を生成します。以下はプログラムの概要です:

	パッケージのインポート: 必要なパッケージをインポートします。database/sql はデータベースの操作に使用され、fmt と log は出力とログのために使用されます。また、PostgreSQLデータベースへの接続に使用するドライバもインポートされます。
	main() 関数: プログラムのエントリーポイントです。まず、PostgreSQLデータベースに接続します。接続情報は、ユーザー名、パスワード、ホスト、ポート、およびデータベース名で構成されます。
	SQLクエリの実行: query 変数にSQLクエリが格納されています。このクエリは、指定された多角形の領域内に均等に配置された15000個の点を生成するものです。db.Query() を使用してクエリを実行し、結果を rows に格納します。
	結果の処理: rows.Next() を使用して、結果セットの各行を処理します。各行は msg として取得されます。次に、regexp パッケージを使用して、取得した座標データを処理します。
	座標データの分解: 取得した座標データは、MULTIPOINT 形式の文字列として提供されます。この文字列をバラバラに分解し、各点の緯度と経度を取得します。regexp.MustCompile("[() ,]").Split(msg, -1) を使用して、文字列を分割します。
	座標の表示: 緯度と経度のペアを取得し、それぞれを浮動小数点数に変換して表示します。

	このプログラムは、指定された多角形内に均等に分布する乱数の座標を生成し、それを取得して表示します。


*/

package main

import (
	"database/sql"
	"fmt"
	"log"
	"regexp"
	"strconv"

	_ "github.com/lib/pq"
)

func main() {
	// 取り扱うDBによってノード番号が代わるので注意すること
	// 例えばtomioka_db_c とtomioka_dbは全く異なる
	db, err := sql.Open("postgres",
		"user=postgres password=password host=192.168.0.23 port=15432 dbname=tomioka_db_f sslmode=disable")
	if err != nil {
		log.Fatal("OpenError: ", err)
	}
	defer db.Close()

	// 修正後のターゲットの富岡地区 (富岡西5丁目を削除し、富岡6丁目の下1/4を削除)

	query := `
	SELECT st_asText(
		ST_GeneratePoints(
			ST_GeomFromText(
				'POLYGON((
					35.36394967 139.61846500,
					35.36216810 139.61890850,
					35.36170465505306 139.6220415552594,
					35.36163108058289 139.62334070015595,
					35.363117271878345 139.62314221968566,
					35.36335187635167 139.62481739887647,
					35.36310056060587 139.62485183402688,
					35.36376860001917 139.6288186562702,
					35.36420166714637 139.6297897196359,
					35.36754482323006 139.6296024603071,
					35.37126945661188 139.62886244945108,
					35.37375189636854 139.62615207124352,
					35.37464657021711 139.623189740366,
					35.37574882601201 139.6213765671167,
					35.37527643251494 139.6210117866997,
					35.37306314467156 139.6217413475337,
					35.37268696718477 139.62013202216457,
					35.37018828750506 139.61840497406456,
					35.370782160278 139.61705458898427,
					35.36947068533102 139.61641732865053,
					35.370596575495014 139.61476348635583,
					35.37078029225879 139.61403393574466,
					35.36864433631068 139.61438212951467,
					35.36653571408147 139.61453772192408,
					35.36394967 139.61846500
				))'
			),
		15000)
	)
	`
	rows, err := db.Query(query) // この25が生成する乱数座標

	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer rows.Close()

	var msg string

	for rows.Next() {
		if err := rows.Scan(&msg); err != nil {
			fmt.Println(err)
		}

		// まずはMULTIPOINTをバラバラに分解する
		arr1 := regexp.MustCompile("[() ,]").Split(msg, -1) // '('か、')'か、' 'か、","で分割する → "[中身]" という構造でまぎらわしい

		// 2つの値を一度に取得する (最初の値" MULTIPOIN"をスキップする為に、i:=1から始める)
		for i := 1; i < len(arr1); i += 2 {
			// arr1[i]とarr1[i+1]は2つの値を表します
			if i+1 < len(arr1) {
				value1, _ := strconv.ParseFloat(arr1[i], 64)   // 乱数の緯度
				value2, _ := strconv.ParseFloat(arr1[i+1], 64) // 乱数の経度
				fmt.Println(i, value1, value2)
			}
		}
	}
}

ポイントは、指定された多角形内に均等に分布する乱数の座標を生成 という点です。

どういう仕組みか分かりませんし、ChatGPTが真実を言っているのかも不明ですが、『postGISなら、その程度の仕組みは入れてくるだろう』と期待して、今回は、こちらを使うことにしました。

以上

2024,江端さんの技術メモ

なんでもかんでも、ニューラルネットワークに突っ込む必要はないと思うんですよね。

/*
	c:\users\ebata\tomioka3b\src\others\main41.go

	このプログラムは、与えられた地点の緯度経度情報と京急富岡駅からの電車による移動時間を元に、スプライン補間を行い、特定の座標における移動時間を補間することを目的としています。

	Point 構造体は、地点の名前 (Name)、緯度 (Latitude)、経度 (Longitude)、移動時間 (min2Tomioka) の情報を保持します。
	convertToDataSet 関数は、Point 構造体の配列を受け取り、それを緯度、経度、標高の情報を含む二次元配列データセットに変換します。
	splineInterpolation 関数は、スプライン補間を行うための関数を返します。この関数は、与えられたデータセットを元に、スプライン補間に必要な計算を行います。
	main 関数では、与えられた地点の情報を元に Point 構造体のスライスが定義され、それを convertToDataSet 関数で二次元配列データセットに変換します。
	さらに、splineInterpolation 関数を使用してスプライン補間関数を生成し、特定の座標における移動時間を補間します。
	最後に、補間された値が出力されます。
	このプログラムは、地理空間データの補間処理に利用できる汎用的なスプライン補間関数を提供します。
*/

package main

import (
	"fmt"
	"sort"
)

type Point struct {
	Name        string
	Latitude    float64
	Longitude   float64
	min2Tomioka float64
}

// スプライン補間用の関数
func splineInterpolation(dataSet [][]float64) func(float64, float64) float64 {
	n := len(dataSet)

	// xの値を昇順にソートする
	sort.Slice(dataSet, func(i, j int) bool {
		return dataSet[i][0] < dataSet[j][0]
	})

	// トリディアゴナル行列を作成
	h := make([]float64, n-1)
	for i := 0; i < n-1; i++ {
		h[i] = dataSet[i+1][0] - dataSet[i][0]
	}

	// 2階微分の値を計算
	delta := make([]float64, n)
	for i := 1; i < n-1; i++ {
		delta[i] = (dataSet[i+1][1]-dataSet[i][1])/h[i] - (dataSet[i][1]-dataSet[i-1][1])/h[i-1]
	}

	// トリディアゴナル行列を解く
	m := make([]float64, n)
	l := make([]float64, n)
	zArray := make([]float64, n)
	l[0] = 1
	for i := 1; i < n-1; i++ {
		l[i] = 2*(dataSet[i+1][0]-dataSet[i-1][0]) - h[i-1]*m[i-1]
		m[i] = h[i] / l[i]
		zArray[i] = (delta[i] - h[i-1]*zArray[i-1]) / l[i]
	}
	l[n-1] = 1
	zArray[n-1] = 0

	c := make([]float64, n)
	b := make([]float64, n)
	d := make([]float64, n)
	for j := n - 2; j >= 0; j-- {
		c[j] = zArray[j] - m[j]*c[j+1]
		b[j] = (dataSet[j+1][1]-dataSet[j][1])/h[j] - h[j]*(c[j+1]+2*c[j])/3
		d[j] = (c[j+1] - c[j]) / (3 * h[j])
	}

	// 補間関数を返す
	return func(xVal, yVal float64) float64 {
		// xの範囲を確認
		if xVal < dataSet[0][0] || xVal > dataSet[n-1][0] {
			panic("x value is out of range")
		}

		// 対応するiを探す
		i := 0
		for i < n-1 && dataSet[i+1][0] <= xVal {
			i++
		}

		// スプライン補間を計算
		dx := xVal - dataSet[i][0]
		return dataSet[i][2] + b[i]*dx + c[i]*dx*dx + d[i]*dx*dx*dx
	}
}

func convertToDataSet(points []Point) [][]float64 {
	var dataSet [][]float64

	for _, point := range points {
		data := []float64{point.Latitude, point.Longitude, point.min2Tomioka}
		dataSet = append(dataSet, data)
	}

	return dataSet
}

func main() {
	points := []Point{
		{"日暮里", 35.72810551475649, 139.77065214505967, 73},   // 日暮里
		{"鶯谷", 35.72147285483459, 139.77803484630024, 63},    // 鶯谷
		{"上野", 35.71419330617392, 139.7774413019538, 57},     // 上野
		{"御徒町", 35.70752513412557, 139.7748544863164, 67},    // 御徒町
		{"秋葉原", 35.6983999333567, 139.77290571388025, 65},    // 秋葉原
		{"お茶の水", 35.69977763102643, 139.76447338219248, 61},  // お茶の水
		{"水道橋", 35.7020483726974, 139.75337286940393, 66},    // 水道橋
		{"神田", 35.691843953947895, 139.77075286750426, 63},   // 神田
		{"東京", 35.68127103173912, 139.76691023873528, 57},    // 東京
		{"有楽町", 35.67504451109795, 139.7629009441794, 59},    // 有楽町
		{"新橋", 35.6663876890884, 139.7580715945385, 55},      // 新橋
		{"浜松町", 35.65538959029243, 139.75707527127187, 54},   // 浜松町
		{"田町", 35.64573607270807, 139.7475731442898, 54},     // 田町
		{"品川", 35.628479993237924, 139.73869534241823, 43},   // 品川
		{"北品川", 35.62204337901307, 139.73929378869565, 50},   // 北品川
		{"青物横丁", 35.616530476669595, 139.74147241132803, 49}, // 新馬場
		{"青物横丁", 35.6089113073848, 139.74314516357873, 45},   // 青物横丁
		{"鮫洲", 35.60505014227371, 139.74226998316405, 50},    // 鮫洲
		{"立会川", 35.598565208786674, 139.73893538884946, 50},  // 立会川
		{"大森海岸", 35.58770513004266, 139.73546417819148, 51},  // 大森海岸
		{"平和島", 35.578786612348516, 139.7348957122944, 40},   // 平和島
		{"大森町", 35.572470928220454, 139.73209389290315, 53},  // 大森町
		{"梅屋敷", 35.56680589146817, 139.7282405712228, 53},    // 梅屋敷
		{"京急蒲田", 35.561346378009084, 139.72413782845052, 33}, // 京急蒲田

		{"雑色", 35.549501628543595, 139.71492252305998, 38},   // 雑色
		{"六郷土手", 35.540534565682265, 139.70758227692838, 34}, // 六郷土手

		{"糀谷", 35.55475500818507, 139.72947450479222, 40},   // 糀谷
		{"大鳥居", 35.55230710920823, 139.74016209480337, 45},  // 大鳥居
		{"穴守稲荷", 35.550433498630504, 139.7467475129522, 46}, // 穴守稲荷

		{"天空橋", 35.549323611239814, 139.75367380680967, 46},    // 天空橋
		{"京急川崎", 35.5330130222155, 139.70085261643172, 30},     // 京急川崎
		{"小島新田", 35.53497952289224, 139.74753015189842, 42},    // 小島新田
		{"八丁畷", 35.523294588264044, 139.69182471487903, 41},    // 八丁畷
		{"鶴見市場", 35.51795110131048, 139.68654897642313, 40},    // 鶴見市場
		{"京急鶴見", 35.507313116366205, 139.67793452856546, 34},   // 京急鶴見
		{"花月総持寺", 35.50045335293103, 139.67299835084395, 31},   // 花月総持寺
		{"生麦", 35.49532037586162, 139.66697084291033, 30},      // 生麦
		{"京急新子安", 35.48709301222138, 139.6554644900453, 29},    // 京急新子安
		{"子安", 35.484595747125226, 139.64499414507037, 32},     // 子安
		{"神奈川新町", 35.48089584236831, 139.63961808116608, 26},   // 神奈川新町
		{"京急東神奈川", 35.47728484644749, 139.63437152522133, 30},  // 京急東神奈川
		{"神奈川", 35.471042823081326, 139.62708525622278, 32},    // 神奈川
		{"京急横浜", 35.465974566273886, 139.6218737093478, 20},    // 京急横浜
		{"戸部", 35.45669353999209, 139.61954391949988, 27},      // 戸部
		{"日ノ出町", 35.445535830399635, 139.62677764713118, 25},   // 日ノ出町
		{"黄金町", 35.4398051861557, 139.6228192707623, 24},       // 黄金町
		{"南太田", 35.43704871593425, 139.61413963595152, 18},     // 南太田
		{"井土ヶ谷", 35.434049908914936, 139.6013697675809, 16},    // 井土ヶ谷
		{"弘明寺", 35.424392517088215, 139.59679056178064, 17},    // 弘明寺
		{"上大岡", 35.409119230795824, 139.59658257505384, 14},    // 上大岡
		{"屏風浦", 35.394628914972444, 139.61025512796533, 10},    // 屏風浦
		{"杉田", 35.38359625400674, 139.6158614781421, 3},        // 杉田
		{"京急富岡", 35.36713079862617, 139.6298755067998, 0},      // 京急富岡
		{"能見台", 35.36088096572114, 139.62943901110575, 1},      // 能見台
		{"京急金沢文庫", 35.34283976967888, 139.62161382892742, 3},   // 京急金沢文庫
		{"金沢八景", 35.33143644664979, 139.62019186432977, 6},     // 金沢八景
		{"野島公園", 35.33057520638215, 139.63154448609114, 17},    // 野島公園
		{"海の公園南口", 35.337221851530074, 139.63203843792144, 18}, // 海の公園南口
		{"海の公園芝口", 35.34207978297347, 139.6357948657779, 18},   // 海の公園芝口
		{"八景島", 35.34081263381398, 139.64082413734104, 20},     // 八景島
		{"六浦", 35.32276335943298, 139.61123194142903, 13},      // 六浦
		{"神武寺", 35.306362422782364, 139.59316695868543, 19},    // 神武寺
		{"逗子・葉山", 35.29593435944306, 139.5811992373588, 31},    // 逗子・葉山
		{"追浜", 35.3158514243523, 139.62481670534095, 15},       // 追浜
		{"京急田浦", 35.30091271311823, 139.62553483073157, 16},    // 京急田浦
		{"安針塚", 35.28681218160922, 139.64296751736376, 17},     // 安針塚
		{"逸見", 35.28064334099864, 139.6528184088048, 21},       // 逸見
		{"汐入", 35.280307747849356, 139.6624959442711, 19},      // 汐入
		{"横須賀中央", 35.27868971431925, 139.6700294865965, 20},    // 横須賀中央
		{"県立大学", 35.27046934794596, 139.6765472421848, 26},     // 県立大学
		{"堀ノ内", 35.263578813428, 139.68674190193195, 23},       // 堀ノ内
		{"新大津", 35.25692239324099, 139.69014415109714, 23},     // 新大津
		{"北久里浜", 35.2497686048071, 139.68628696286345, 25},     // 北久里浜
		{"浦賀", 35.250938172839675, 139.71498764424754, 30},     // 浦賀
		{"京急久里浜", 35.231585086558596, 139.7022284815838, 29},   // 京急久里浜
		{"YRP野比", 35.21207247285571, 139.68500815775707, 33},   // YRP野比
		{"京急長沢", 35.20555570645748, 139.67414472893097, 44},    // 京急長沢
		{"津久井浜", 35.19868000571067, 139.66570472891374, 37},    // 津久井浜
		{"三浦海岸", 35.188117336673066, 139.65328211521543, 39},   // 三浦海岸
		{"三崎口", 35.17752001890131, 139.633171976671, 42},       // 三崎口
	}

	dataSet := convertToDataSet(points)

	// スプライン補間関数を作成
	interpolatedFunction := splineInterpolation(dataSet)

	// 特定の座標で補間された値を計算
	xValue := 35.4688634
	yValue := 139.6268306

	xValue, yValue = 35.7214573, 139.7754384

	interpolatedValue := interpolatedFunction(xValue, yValue)

	// 結果の出力
	fmt.Printf("補間された値: %.2f\n", interpolatedValue)
}

 

2024,江端さんの技術メモ

//	c:\users\ebata\tomioka3b\src\others\main45.go

/*
	このプログラムは、与えられた複数の地点の中からランダムに1つを選択し、その地点を中心として半径500メートルの円内にランダムな地点を生成します。

	Point 構造体: 緯度と経度を表す構造体です。
	main 関数:
	与えられた複数の地点のリストを作成します。
	ランダムに1つの地点を選択します。
	選択された地点を中心として、generateRandomPointInCircle 関数を使用して半径500メートルの円内にランダムな地点を生成します。
	生成されたランダムな地点の緯度と経度を出力します。
	generateRandomPointInCircle 関数:
	中心となる地点と半径を受け取ります。
	ランダムな角度と距離を生成し、それらを使用して円内のランダムな地点の緯度と経度を計算します。
	計算された緯度と経度を持つ地点を返します。
	degToRad 関数:
	度をラジアンに変換するためのユーティリティ関数です。
	このプログラムは、与えられた地点の中からランダムに1つを選択し、その地点を中心として半径500メートルの円内にランダムな地点を生成することで、地理空間データを扱うための基本的な方法を示しています。
*/

package main

import (
	"fmt"
	"math"
	"math/rand"
	"time"
)

type Point struct {
	Name        string
	Latitude    float64
	Longitude   float64
	min2Tomioka float64
}

func main() {
	// 与えられた複数の点(駅の座標)
	points := []Point{
		{"日暮里", 35.72810551475649, 139.77065214505967, 73},   // 日暮里
		{"鶯谷", 35.72147285483459, 139.77803484630024, 63},    // 鶯谷
		{"上野", 35.71419330617392, 139.7774413019538, 57},     // 上野
		{"御徒町", 35.70752513412557, 139.7748544863164, 67},    // 御徒町
		{"秋葉原", 35.6983999333567, 139.77290571388025, 65},    // 秋葉原
		{"お茶の水", 35.69977763102643, 139.76447338219248, 61},  // お茶の水
		{"水道橋", 35.7020483726974, 139.75337286940393, 66},    // 水道橋
		{"神田", 35.691843953947895, 139.77075286750426, 63},   // 神田
		{"東京", 35.68127103173912, 139.76691023873528, 57},    // 東京
		{"有楽町", 35.67504451109795, 139.7629009441794, 59},    // 有楽町
		{"新橋", 35.6663876890884, 139.7580715945385, 55},      // 新橋
		{"浜松町", 35.65538959029243, 139.75707527127187, 54},   // 浜松町
		{"田町", 35.64573607270807, 139.7475731442898, 54},     // 田町
		{"品川", 35.628479993237924, 139.73869534241823, 43},   // 品川
		{"北品川", 35.62204337901307, 139.73929378869565, 50},   // 北品川
		{"青物横丁", 35.616530476669595, 139.74147241132803, 49}, // 新馬場
		{"青物横丁", 35.6089113073848, 139.74314516357873, 45},   // 青物横丁
		{"鮫洲", 35.60505014227371, 139.74226998316405, 50},    // 鮫洲
		{"立会川", 35.598565208786674, 139.73893538884946, 50},  // 立会川
		{"大森海岸", 35.58770513004266, 139.73546417819148, 51},  // 大森海岸
		{"平和島", 35.578786612348516, 139.7348957122944, 40},   // 平和島
		{"大森町", 35.572470928220454, 139.73209389290315, 53},  // 大森町
		{"梅屋敷", 35.56680589146817, 139.7282405712228, 53},    // 梅屋敷
		{"京急蒲田", 35.561346378009084, 139.72413782845052, 33}, // 京急蒲田

		{"雑色", 35.549501628543595, 139.71492252305998, 38},   // 雑色
		{"六郷土手", 35.540534565682265, 139.70758227692838, 34}, // 六郷土手

		{"糀谷", 35.55475500818507, 139.72947450479222, 40},   // 糀谷
		{"大鳥居", 35.55230710920823, 139.74016209480337, 45},  // 大鳥居
		{"穴守稲荷", 35.550433498630504, 139.7467475129522, 46}, // 穴守稲荷

		{"天空橋", 35.549323611239814, 139.75367380680967, 46},    // 天空橋
		{"京急川崎", 35.5330130222155, 139.70085261643172, 30},     // 京急川崎
		{"小島新田", 35.53497952289224, 139.74753015189842, 42},    // 小島新田
		{"八丁畷", 35.523294588264044, 139.69182471487903, 41},    // 八丁畷
		{"鶴見市場", 35.51795110131048, 139.68654897642313, 40},    // 鶴見市場
		{"京急鶴見", 35.507313116366205, 139.67793452856546, 34},   // 京急鶴見
		{"花月総持寺", 35.50045335293103, 139.67299835084395, 31},   // 花月総持寺
		{"生麦", 35.49532037586162, 139.66697084291033, 30},      // 生麦
		{"京急新子安", 35.48709301222138, 139.6554644900453, 29},    // 京急新子安
		{"子安", 35.484595747125226, 139.64499414507037, 32},     // 子安
		{"神奈川新町", 35.48089584236831, 139.63961808116608, 26},   // 神奈川新町
		{"京急東神奈川", 35.47728484644749, 139.63437152522133, 30},  // 京急東神奈川
		{"神奈川", 35.471042823081326, 139.62708525622278, 32},    // 神奈川
		{"京急横浜", 35.465974566273886, 139.6218737093478, 20},    // 京急横浜
		{"戸部", 35.45669353999209, 139.61954391949988, 27},      // 戸部
		{"日ノ出町", 35.445535830399635, 139.62677764713118, 25},   // 日ノ出町
		{"黄金町", 35.4398051861557, 139.6228192707623, 24},       // 黄金町
		{"南太田", 35.43704871593425, 139.61413963595152, 18},     // 南太田
		{"井土ヶ谷", 35.434049908914936, 139.6013697675809, 16},    // 井土ヶ谷
		{"弘明寺", 35.424392517088215, 139.59679056178064, 17},    // 弘明寺
		{"上大岡", 35.409119230795824, 139.59658257505384, 14},    // 上大岡
		{"屏風浦", 35.394628914972444, 139.61025512796533, 10},    // 屏風浦
		{"杉田", 35.38359625400674, 139.6158614781421, 3},        // 杉田
		{"京急富岡", 35.36713079862617, 139.6298755067998, 0},      // 京急富岡
		{"能見台", 35.36088096572114, 139.62943901110575, 1},      // 能見台
		{"京急金沢文庫", 35.34283976967888, 139.62161382892742, 3},   // 京急金沢文庫
		{"金沢八景", 35.33143644664979, 139.62019186432977, 6},     // 金沢八景
		{"野島公園", 35.33057520638215, 139.63154448609114, 17},    // 野島公園
		{"海の公園南口", 35.337221851530074, 139.63203843792144, 18}, // 海の公園南口
		{"海の公園芝口", 35.34207978297347, 139.6357948657779, 18},   // 海の公園芝口
		{"八景島", 35.34081263381398, 139.64082413734104, 20},     // 八景島
		{"六浦", 35.32276335943298, 139.61123194142903, 13},      // 六浦
		{"神武寺", 35.306362422782364, 139.59316695868543, 19},    // 神武寺
		{"逗子・葉山", 35.29593435944306, 139.5811992373588, 31},    // 逗子・葉山
		{"追浜", 35.3158514243523, 139.62481670534095, 15},       // 追浜
		{"京急田浦", 35.30091271311823, 139.62553483073157, 16},    // 京急田浦
		{"安針塚", 35.28681218160922, 139.64296751736376, 17},     // 安針塚
		{"逸見", 35.28064334099864, 139.6528184088048, 21},       // 逸見
		{"汐入", 35.280307747849356, 139.6624959442711, 19},      // 汐入
		{"横須賀中央", 35.27868971431925, 139.6700294865965, 20},    // 横須賀中央
		{"県立大学", 35.27046934794596, 139.6765472421848, 26},     // 県立大学
		{"堀ノ内", 35.263578813428, 139.68674190193195, 23},       // 堀ノ内
		{"新大津", 35.25692239324099, 139.69014415109714, 23},     // 新大津
		{"北久里浜", 35.2497686048071, 139.68628696286345, 25},     // 北久里浜
		{"浦賀", 35.250938172839675, 139.71498764424754, 30},     // 浦賀
		{"京急久里浜", 35.231585086558596, 139.7022284815838, 29},   // 京急久里浜
		{"YRP野比", 35.21207247285571, 139.68500815775707, 33},   // YRP野比
		{"京急長沢", 35.20555570645748, 139.67414472893097, 44},    // 京急長沢
		{"津久井浜", 35.19868000571067, 139.66570472891374, 37},    // 津久井浜
		{"三浦海岸", 35.188117336673066, 139.65328211521543, 39},   // 三浦海岸
		{"三崎口", 35.17752001890131, 139.633171976671, 42},       // 三崎口
	}

	// ランダムな点を選択
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())

	for i := 0; i < 1000; i++ {

		randomIndex := rand.Intn(len(points))
		center := points[randomIndex]

		// 中心点から半径500メートルの円内にランダムな点を生成
		randomPoint := generateRandomPointInCircle(center, 500)

		//fmt.Printf("Random Point in Circle: Latitude=%f, Longitude=%f\n", randomPoint.Latitude, randomPoint.Longitude)
		fmt.Printf("%f, %f\n", randomPoint.Latitude, randomPoint.Longitude)
	}

}

func generateRandomPointInCircle(center Point, radius float64) Point {
	// ランダムな角度を生成
	randAngle := rand.Float64() * 2 * math.Pi
	//fmt.Printf("randAngle=%f\n", randAngle)

	// ランダムな距離を生成
	randDistance := math.Sqrt(rand.Float64()) * radius
	//fmt.Printf("randDistance=%f\n", randDistance)

	// ランダムな点の座標を計算

	randLat := center.Latitude + (randDistance/6371000.0)*(180/math.Pi)*(math.Cos(randAngle))
	randLon := center.Longitude + (randDistance/6371000.0)*(180/math.Pi)*(math.Sin(randAngle))/(math.Cos(degToRad(center.Latitude)))

	return Point{Latitude: randLat, Longitude: randLon}
}

func degToRad(deg float64) float64 {
	return deg * (math.Pi / 180)
}

2024,江端さんの技術メモ

sudo apt update

をやったのですが、

E: Release file for http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/dists/jammy-updates/InRelease is not valid yet (invalid for another 8時間 53分 33秒). Updates for this repository will not be applied.

E: Release file for http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/dists/jammy-security/InRelease is not valid yet (invalid for another 9時間 9分 22秒). Updates for this repository will not be applied.

などと言われてしまいました。

で、しらべてみたら、

  1. システム時刻を確認する: 時々、システムの時刻が間違っている場合にもこのエラーが発生することがあります。システムの時刻が正しいことを確認してください

てなことをいわれたので、以下の処理で対応しました。

sudo timedatectl set-timezone Asia/Tokyo

sudo apt install ntp

とりあえず、今回は、これで上手く対応できたようです。

2024,江端さんの技術メモ

昨夜、8台目のディスプレイと6台目のカメラが搬入されました。個人デートレーダに匹敵する環境になったような気がします。

気分は、学生のころは、研究室に寝袋持ち込んで、コーディングしたいたものですが −− リタイアを目前としたシニアエンジニアとは思えない状況です(と、この内容を打ち込んでいる最中も、バックエンドで、”sudo apt upgrade”が動き続けています)。

で、

Raspberry Pi 4でUbuntuデスクトップを動かして遊ぶ

を、参考にさせていただいて、vscodeをインストールしてみたのですが、普通に動く。

結構びっくりしています。

これからは、ディスプレイがあるところ(会社とか研究室)なら、ラズパイ4を持ち歩くだけで、十分かもしれません。

とりあえず拡張機能として、当然に

Japanese Language Pack for Visual Studio Code

をインストール。

で、文章作成環境も必須なので、こちらもインストールしておく

江端風、最小コストで電子書籍(PDF)を作ってアプロードする方法

vscodeでMarkdownを使って文章を書いている時、図面のコピペを文書の中にサクっと入れることができるアドイン "Paste Image"

2台目のラズパイ用にメモとして残しています。

2024,江端さんの技術メモ

User
You
OBJECTID,BLDG_ID,Posting,HH_id,CENTROID_X,CENTROID_Y,AnsFlag,Shape_Area 1,1,1,,139.6193534,35.3662534,,2994.84232 2,3,0,,139.6247907,35.36777712,,2311.216892 3,4,0,,139.6238161,35.36573877,,1814.524575 4,5,0,,139.6243819,35.36882641,,1669.266149
と記載されたcsvファイルのテーブル作成に必要なスキーマを作るSQL文を作って下さい
=============
ChatGPT

指定されたCSVファイルの内容に基づいて、PostgreSQLのテーブルを作成するためのSQL文は以下の通りです。

sql
CREATE TABLE your_table_name (
OBJECTID INTEGER,
BLDG_ID INTEGER,
Posting INTEGER,
HH_id INTEGER,
CENTROID_X FLOAT,
CENTROID_Y FLOAT,
AnsFlag INTEGER,
Shape_Area FLOAT
);

このSQL文を実行することで、指定されたカラムとデータ型が定義された"your_table_name"という名前のテーブルが作成されます。
=============

で、まあ後は、
$ psql -U postgres -h 192.168.0.23 -p 15432
postgres=# \c tomioka_pt2018
で、
CREATE TABLE part4_oe (
OBJECTID INTEGER,
BLDG_ID INTEGER,
Posting INTEGER,
HH_id INTEGER,
CENTROID_X FLOAT,
CENTROID_Y FLOAT,
AnsFlag INTEGER,
Shape_Area FLOAT
);
をコピペしてテーブル作って、

\copy part4_oe from 'part4_oe.csv' delimiter ',' csv header;

とすれば、テーブル完成です。

=============

努力をしない(スキーマ設計すら生成AIにぶん投げる)自分が、日々"バカ"になっているような気がします。
生成AIを(こき)使う方は色々学んでいるんですけどね。

2024,江端さんの技術メモ

PostgreSQLで漢字を使えるようにするには、いくつかのステップがあります。

  1. データベースのエンコーディングを設定する: データベースのエンコーディングをUTF-8に設定します。UTF-8は、多言語の文字をサポートするための広く使われているエンコーディングです。データベースを作成する際に、以下のように指定します。
    sql
    CREATE DATABASE your_database_name ENCODING 'UTF8';
  2. csvファイルもUTF8にして、
    tomioka_pt2018=# \copy stn from 'stn.csv' delimiter ',' csv header encoding 'UTF-8';
    にする。
  3. で、
    oid | name | folderpath | popupinfo | point_x | point_y | zoneflag
    -----+--------------------------+------------+-----------+-------------+------------+----------
    1 | □□□}□x□□ | Code_Stn | 700001 | 139.6298946 | 35.3670993 | 2
    2 | □V□□□c | Code_Stn | 700002 | 139.619429 | 35.386768 | 2
    3 | □□□c | Code_Stn | 700003 | 139.6159047 | 35.3835577 | 2
    4 | □\□□□□ | Code_Stn | 700004 | 139.629443 | 35.3608848 | 2
    5 | □w□|□□□w | Code_Stn | 700005 | 139.685247 | 35.628743 | 1とこんなザマになるんだけど、SQL(shell)を使うと、
    oid | name | folderpath | popupinfo | point_x | point_y | zoneflag
    -----+--------------------------+------------+-----------+-------------+------------+----------
    1 | 京急富岡 | Code_Stn | 700001 | 139.6298946 | 35.3670993 | 2
    2 | 新杉田 | Code_Stn | 700002 | 139.619429 | 35.386768 | 2
    3 | 杉田 | Code_Stn | 700003 | 139.6159047 | 35.3835577 | 2
    4 | 能見台 | Code_Stn | 700004 | 139.629443 | 35.3608848 | 2
    5 | 学芸大学 | Code_Stn | 700005 | 139.685247 | 35.628743 | 1
    6 | 旗の台 | Code_Stn | 700006 | 139.7027206 | 35.6048821 | 1
    7 | 恵比寿 | Code_Stn | 700007 | 139.7101065 | 35.6467334 | 1
    8 | 国立競技場 | Code_Stn | 700008 | 139.7143886 | 35.6797457 | 1と、ちゃんと出るんだな、
    これが。クライアントの問題だけならいいんだど

ERROR: character with byte sequence 0xe9 0xb7 0x97 in encoding "UTF8" has no equivalent in encoding "SJIS"

に解決策が書いてありました。

yoko_db=# set client_encoding to utf8;
SET
yoko_db=# \encoding
UTF8

As:SQL でも表示されました。