こぼれネット

ChatGPTと相談しながら、fastapiの起動時にコマンドを起動する方法を試していたのですが、上手く動かない(最初のコマンドでロックしてしまう)ので、起動したまま、そのまま放置するコード(プロセスを落したければ、コマンドから自力でkillコマンドで落す必要ある)にしました。

import subprocess
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# 各コマンドを実行する関数
def run_command(command):
    try:
        # バックグラウンドでプロセスを実行
        subprocess.Popen(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, close_fds=True)
    except Exception as e:
        print(f"コマンド '{command}' の実行中にエラーが発生しました: {str(e)}")

# 各コマンドを実行
commands = [
    "sudo socat udp-listen:38089,reuseaddr,fork udp:192.168.3.153:38089",
    "sudo socat udp-listen:38090,reuseaddr,fork udp:192.168.3.153:38090",
    "sudo socat udp-listen:38091,reuseaddr,fork udp:192.168.3.153:38091"
]

for command in commands:
    run_command(command)

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    print("Application startup complete.")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

 

こちらも、やはり『やめろ』の声が高かった「ゴールデンカムイ」の実写化です。

This is another live-action adaptation of "Golden Kamui," for which there were still high voices of "Don't do it.

今、ナイトシアターから帰ってきた、嫁と娘を駅でピックアップしてきたのですが、

I just picked up my wife and daughter at the train station from night theater, and they were

―― 大興奮、大絶賛で、車の中が喧(やかま)しいことこの上もない

"So excited, so raving, so bustling in the car."

という状況でした。

-----

娘は、「ゴールデンカムイ」の原作とアニメを両方見ているので、正しい評価ができていると思います。

My daughter has seen the original "Golden Kamuy" and the anime, so I think she is making the proper judgment.

(ちなみに、私は完了した原作と、現在までのアニメの全部を見ています)

(By the way, I have seen the completed original and all the animations.)

また、ネットを見るかぎり、世間の評判も、概ね「絶賛」の方向です。

Also, as far as the Internet is concerned, the public's opinion is generally in the direction of "rave reviews.

こういうことがあるから、「実写化」は ―― というか、「全ての創作」は『創作前』に否定すべきではないのです。

―― 油断していると、簡単に「原理主義者」になってしまうぞ

Because of this, "live-action" -- or rather, "all creation" -- should not be denied "before creation."

-----

問題は、この私にあります。

The problem lies with me here.

この絶望的な時間のない状況で、どうやって映画館に行く時間を捻出するかで、頭を抱えています。

With this desperate lack of time, I am trying to wrap my head around how to find the time to go to the cinema.

原作者(権利者)と二次創作者(権利者)との関係において、また痛ましい事件(自死)が発生しました。

Another tragic incident (suicide) has occurred in the relationship between the original creator (rights holder) and the secondary creator (rights holder).

本件に関して、どちら側からも主張(弁護)することができますが、私はもう疲れました。

You can argue (defend) either side on this matter, but I am tired of it.

そして、この事件のトリガーとなったのは、またもやSNSです。

And it was again social networking sites that triggered this incident.

だから、私は、これからも、

So I will continue to say,

―― 「SNSでの誹謗中傷はやめよう」とは言う人はいても、「SNSを使うのをやめよう」と言う人はいない

"There are people who say, "Let's stop slandering people on SNS," but there are no people who say, "Let's stop using SNS."

と言い続けます。

大丈夫です。SNSなくても、生きていけます。

Don't worry, you can live without social networking.

「断捨離」ならぬ、「断SNS」やってみませんか。

Why don't you try "SNS" instead of "decluttering"?

まずは1ヶ月間だけでも。

Just for a month first.

最近、私は、バリカンで髪の毛を切り落しているのですが、家族に評判が良くありません ―― このお話は、これまで何度もしましたが。

自分の髪型に1mmのこだわりもなく、ただ、うっとうしい髪をとっとと処分したいだけ人には、「バリカン」の利用をご提案したいと思います。

Recently, I have been cutting off my hair with clippers, which my family has not received well -- I have told this story many times before.

ただでさえ人相が悪いのに、ここに丸刈りが加わると、その(外観の)凶悪さがハンパではなくなるらしい、です。

The face of the man is bad enough, and when the round-cropped head is added to it, the evilness of the face (in appearance) is worse, it seems.

しかし、私は、髪の毛がちょっとでも長くなると、髪の毛が鬱陶しくなって、仕事や勉学に集中できなくなります。

However, when my hair gets even a bit longer, it becomes depressing, and I find it hard to concentrate on my work or studies.

1000円理髪店(最近は値上りしていますが)は、10分で理髪してくれますが、その待ち時間は大体その3倍、下手すると1時間以上に達することがあります。

A 1,000-yen barbershop (although prices have increased recently) will give you a haircut in 10 minutes, but the wait time is usually three times that and can reach an hour or more if you are not careful.

これでは、「時短理髪」の意味がありません。

This makes "short haircuts" meaningless.

-----

そこで、先日、普通のはさみで、自分の髪を切り落としました。

So, the other day, I cut off my hair with regular scissors.

フローは以下の通りです。

The flow is as follows

(1)はさみを用意する

(1) Prepare scissors

(2)風呂場で全裸になる

(2) Naked in the bathroom

(3)鏡を見ながら髪の毛を切る(後ろの部分は、推測にながら切る)

(3) Cut hair while looking in the mirror (cut the back part while guessing)

(4)風呂場の髪の毛を、手で集めてビニール袋に入れて、ゴミ箱に放り込む。

(4) Collect hair in the bathroom by hand, put it in a plastic bag, and throw it in the trash.

(5)全身をシャワーで洗い流す

(5) Shower the entire body.

以上

the end

-----

判断基準は『嫁さんに、セルフ理髪がバレるか否か』でしたが ―― 簡単にバレました。

The criterion was "whether or not my wife would find out about my self-hairdressing" -- and she quickly did.

『耳元がハゲになっている』との指摘を受けましたが、それは1週間ガマンすれば自動的に復元します。

He pointed out that 'the area around the ear is bald,' but that will automatically be restored if you hold off for a week.

そもそも、今の私は、一週間に2回しか外出していません(会社と大学、それぞれ1回づつ)ので、あまり気にしないことにしています。

To begin with, I only go out twice a week now (once at work and once at college, respectively), so I don't worry too much about it.

-----

私の容姿は年齢と反比例して、どんどん「安く」なってきています。

My appearance is inversely proportional to my age, and I am getting "cheaper" by the minute.

安いデジタル腕時計、Amazonで購入したスラックス、100円老眼鏡、そして、自力理髪・・・

A cheap digital watch, slacks purchased from Amazon, 100 yen reading glasses, and a self-haircut...

これは、これからの私の人生において『外観でアピールする場面がない』ということの証拠だと思います(残っているのは、リアタイア後の再就職面接くらいかな)

This proves that 'there are no situations in my life from now on that will appeal to me in appearance' (I think the only thing left is a re-employment interview after I retire).

-----

まあ、そういう訳で、私の理髪が変なことになっていたとしても、皆さんが、それに触れなければ良いだけのことです。

That is why, even if my hairdressing is strange, you don't have to tell me about it.

これまで通り、よろしくお願い致します。

Thank you for your continued support.

私の人生では、「鏡を見る」という習慣がありませんでした。

In my life, I have never had the habit of "looking in the mirror."

ところが、リモート会議で、カメラの位置を調整する為に、自分の姿を写すようになり、気持ちに変化が起きました。

However, my feelings changed when I started to take pictures of myself in remote meetings to adjust the camera's position.

―― というか、愕然としました

-- or rather, I was astonished.

『カメラに映る自分というのは、かくも見苦しいものなのか』と実感しました。

I realized how unsightly I was on camera.

----

リモートで化粧の加工をする技術があれば売れるかなぁ、とか考えていたのですが、

I was thinking that if I had the technology to process makeup remotely, I could sell it,

そんなものは、10年も前に開発されており、今、Zoomに実装されていることも確認しました("化粧"ではなく"フィルター"と称呼されているようですが)。

I have confirmed that such a thing was developed ten years ago and is now implemented in Zoom (although it seems to be called "filter" instead of "makeup").

まあ、そりゃそうですよね。顔のデジタル処理サービスは、リモート会議の基本中の基本ですよね。

Well, that's right. Face digital processing services are the foundation of remote conferencing, aren't they?

そもそも、他人の顔でリモート会議に参加できる技術があるのに、化粧の画像処理ができない訳がない。

To begin with, there is no reason why the technology that allows you to participate in a remote meeting with someone else's face can't be used to process makeup images.

-----

一部のイスラム文化や地域において、結婚初夜まで新婦の顔を見られないという風習があるようです。

In some Islamic cultures and regions, it is customary not to see the bride's face until the wedding night.

これからは、これに準ずる形の結婚が多くなるかもしれません。

In the future, we may see more and more marriages of a similar form.

さらに進んで、入籍だけして、生涯リモートだけで過す「リモート婚」という新しい婚姻形態が発生するのも「あり」と思います。

I think it would be "possible" to go further and create a new type of marriage called "remote marriage," in which a couple only registers and lives remotely for the rest of their lives.

我が国では、結婚の態様に制約がないので、相続や年金の受給、配偶者控除、医療費控除、在留資格、財産分与や年金分割などの、法的メリット"だけ"を受けることが可能になります。

In Japan, there are no restrictions on the type of marriage, which allows the couple to receive "only" legal benefits such as inheritance, pension benefits, spousal exemption, medical expense deduction, residency status, property division, and pension division.

逆に、このようなアプローチで、既存の「異性婚(*)」のみを前提とするシステムの崩壊を目指す、というのも面白いかもしれません。

Conversely, it would be interesting to see how such an approach could be used to disrupt the existing system of exclusively "heterosexual marriage(*).

■「高齢者を組織のトップから、ナチュラルに排除」する技術

-----

(*)ちなみに、ChatGPTに「同性婚の反意語は、異性婚でしょうか」と質問したら、『違う』と言われました。興味のある人は調べてみて下さい。

(*) By the way, I asked ChatGPT if the antonym of same-sex marriage is heterosexual marriage, and I was told 'no.' If you are interested, please look it up.

import asyncio
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

async def hello_timer():
    while True:
        print("hello")
        await asyncio.sleep(10)  # 10秒待機

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    # FastAPIアプリケーションの起動時にタイマーを開始
    asyncio.create_task(hello_timer())

@app.get("/")
async def get_hello():
    return {"message": "hello"}

/*
C:\Users\ebata\yamaguchi\src_light

■このサンプルプログラムのキモ
(1)座標を入力して一番近いpostGISのノードIDを検知して、ダイクストラ計算を行うこと
(2)ユーザ心理を計算するファジィ推論を行うこと
が入っているプログラムである。

■自動計算を実施するバッチ、dummy.batの内容は以下の通り
go run light-sim.go data/mod_20220522holyday_visitor.csv data/new_20220522holyday_visitor.csv
go run light-sim.go data/mod_20220521holyday_visitor.csv data/new_20220521holyday_visitor.csv
go run light-sim.go data/mod_20220522holyday.csv data/new_20220522holyday.csv
go run light-sim.go data/mod_20220518weekday.csv data/new_20220518weekday.csv

■その入力用のcsvファイルの一つである、"data/mod_20220522holyday_visitor.csv"の内容は以下の通り
34.172891,131.456346,34.182418,131.474987,21
34.163801,131.444142,34.164454,131.449142,62
34.158856,131.435881,34.164727,131.431189,52
(中略)
34.146351,131.461154,34.167045,131.448468,20
34.145639,131.449237,34.149603,131.432828,29

■"data/bike_stations.csv"の中身
index,station,address,lat,lon,initial_stock,max_stock
1,null,null,34.102543,131.392639,20,20
2,null,null,34.102543,131.392639,20,20
3,null,null,34.102543,131.392639,20,20
4,山口県庁前バス停,山口市春日町2086-4,34.183621,131.471688,20,20
5,null,null,34.102543,131.392639,20,20
6,山口市役所 駐輪場,山口市亀山町2-1,34.178056,131.474204,20,20
7,一の坂川交通交流広場,山口市中河原7-1,34.17960577,131.4783006,20,20
8,null,null,34.102543,131.392639,20,20
9,コープやまぐちこことどうもん店 駐輪場,山口市道場門前1-1-18,34.174234,131.474885,20,20
10,山口駅 駐輪場,山口市惣太夫町288-9,34.172219,131.480013,20,20
11,山口市教育委員会 駐輪場,山口市中央5-14-22,34.170346,131.46915,20,20
12,null,null,34.102543,131.392639,20,20
13,ファミリーマート山口泉都町店,山口市泉都町9-2,34.167346,131.462048,20,20
14,防長苑,山口市熊野町4-29,34.167204,131.45973,20,20
15,null,null,34.102543,131.392639,20,20
16,ホテルニュータナカ,山口市湯田温泉2-6-24,34.163937,131.456115,20,20
17,null,null,34.102543,131.392639,20,20
18,湯田温泉駅 駐輪場,山口市今井町146-6,34.159954,131.459967,20,20
19,アルク平川店,山口市平井724-1,34.152742,131.464199,20,20
20,山口大学（正門）,山口市吉田1677-1,34.149852,131.466214,20,20
21,小郡総合支所 駐輪場,山口市小郡下郷609番地1,34.102543,131.392639,20,20
22,KDDI維新ホール 駐輪場,山口市小郡令和1丁目1番地,34.09368,131.394,20,20
23,風の並木通り（新山口駅南口側）,山口市小郡金町1-1付近,34.092322,131.397667,20,20
24,平成公園 駐車場内,山口市小郡平成町3-1,34.088168,131.401698,20,20
25,null,null,34.102543,131.392639,20,20
26,アルク小郡店,山口市小郡下郷2273番地1,34.097135,131.391295,20,20
27,null,null,34.102543,131.392639,20,20


*/
package main

import (
	"database/sql"
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"log"

	"os"
	"strconv"

	_ "github.com/lib/pq"
)

// 自転車の型
type BikeParam struct {
	id            int // 自転車の識別番号
	destinationId int // 出発座標番号(*1)
	arrivalId     int // 到着座標番号

	// (*1)
	// 名前がdestination(目的地)となっているのは、バスがユーザを迎えに行き、載せた時点が「出発」扱いであった名残。
	// 自転車の場合は迎えに行く動作が無いので、名称変更が望ましい。

}

// 座標情報
type LocInfo struct {
	Lng    float64 // 経度
	Lat    float64 // 緯度
	Source int     // 地図DBのID
}

// 自転車の拠点
type BikeStation struct {
	location     LocInfo // 拠点の位置
	initialStock int     // 最初に配置する自転車の台数
	stationName  string  // 拠点の名称
}

// ステーションからの自転車の出入り
type StationStock struct {
	outgoing int
	incoming int
}

var stationstock [40]StationStock

const STATIONS_PATH string = "data/bike_stations.csv"

// 拠点情報を読み込み、BikeStation型の配列を返す
func getStationInfo(dbMap *sql.DB) []BikeStation {
	// ファイルをオープン
	csvFile, err := os.Open(STATIONS_PATH)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer csvFile.Close()

	// CSVファイルの中身を読み込み
	r := csv.NewReader(csvFile)
	rows, err := r.ReadAll()
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	stationInfo := []BikeStation{} // 出力変数

	// 行ごとに
	for i, row := range rows {
		if i == 0 {
			continue // CSVのヘッダー行を無視
		}
		lat, err := strconv.ParseFloat(row[3], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		lng, err := strconv.ParseFloat(row[4], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		initialStockVal, err := strconv.Atoi(row[5])
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		stationNameVal := row[1]

		// CSV読み込み時点の座標のログ（地図DBによって補正する前の座標）
		//log.Println("csv read result:", lng, lat, initialStock)

		// 地図DBを参照することによって、ステーションの位置をノードの位置にする
		source, lngModified, latModified := fixPosition(dbMap, lng, lat)
		loc := LocInfo{
			Lng:    lngModified,
			Lat:    latModified,
			Source: source,
		}

		// 読み込めていることの確認ログ
		//log.Println("Station", (i - 1), lngModified, latModified, initialStock, source)

		bikeStation := BikeStation{
			location:     loc,
			initialStock: initialStockVal,
			stationName:  stationNameVal,
		}
		stationInfo = append(stationInfo, bikeStation)
	}
	return stationInfo
}

// Scan用の仮変数
var source int
var longitude float64
var latitude float64
var dist float64

// 指定した座標に近いDB上の座標を取得
func fixPosition(db *sql.DB, _x1, _y1 float64) (int, float64, float64) {

	upperLimitMeter := 1500.0 // 近傍ノードの上限を1500 mに設定
	str := fmt.Sprintf(
		// 修正前: ways (道) の中から最近傍を取得
		// "SELECT source, x1 AS longitude, y1 AS latitude, ST_Distance('SRID=4326;POINT(%v %v)'::GEOGRAPHY, the_geom) AS dist FROM ways WHERE ST_DWithin(the_geom, ST_GeographyFromText('SRID=4326;POINT(%v %v)'), %.1f) ORDER BY dist LIMIT 1",
		// 修正後: ways_vertices_pgr (点座標) の中から最近傍を取得
		"SELECT id AS source, lon AS longitude, lat AS latitude, ST_Distance('SRID=4326;POINT(%v %v)'::GEOGRAPHY, the_geom) AS dist FROM ways_vertices_pgr WHERE ST_DWithin(the_geom, ST_GeographyFromText('SRID=4326;POINT(%v %v)'), %.1f) ORDER BY dist LIMIT 1",
		_x1, _y1, _x1, _y1, upperLimitMeter,
	)

	//fmt.Println(str)

	rows, err := db.Query(str)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer rows.Close()

	foundGoodMapNode := false

	for rows.Next() {
		foundGoodMapNode = true
		if err := rows.Scan(&source, &longitude, &latitude, &dist); err != nil {
			fmt.Println(err)
		}
		//fmt.Println(source, longitude, latitude, dist)
	}

	if !foundGoodMapNode {
		log.Println("Warning: in func fixPosition: Good Map Node not found for query point (",
			_x1, ",", _y1, ")")
	}

	return source, longitude, latitude
}

/*
func getShortestDistanceToBikeStation(dbMap *sql.DB, node int) int {

	StationId := -1
	distance := 1000000.0

	for i := 0; i < 2; i++ {
		rowsDijkstra, errDijkstra := dbMap.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",
			node,

			Station[i].Node)
		if errDijkstra != nil {
			log.Fatal(errDijkstra)
		}
		defer rowsDijkstra.Close()

		var agg_cost float64

		for rowsDijkstra.Next() {
			var x1, y1, x2, y2 float64
			var seq, source, target int

			err := rowsDijkstra.Scan(&seq, &source, &target, &x1, &y1, &x2, &y2, &agg_cost)
			if err != nil {
				fmt.Println(err)
			}
		}

		if distance > agg_cost {
			distance = agg_cost
			StationId = i
		}
	}
	return StationId
}
*/

// 江端修正版
func getDijkstraPath(dbMap *sql.DB, locInfoStart, locInfoGoal LocInfo) ([]LocInfo, float64) {
	//log.Println("getDijkstraPath", locInfoStart, locInfoGoal)

	var path []LocInfo // 経路　（返り値の一つ目）
	var totalDistanceKm float64

	rowsDijkstra, errDijkstra := dbMap.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",
		locInfoStart.Source,
		locInfoGoal.Source)

	if errDijkstra != nil {
		log.Fatal(errDijkstra)
	}
	defer rowsDijkstra.Close()

	var agg_cost float64

	isFirstCheck := true
	isSourceCheck := true

	for rowsDijkstra.Next() {

		var x1, y1, x2, y2 float64

		var seq int
		var target int

		// まずnodeを読む
		if err := rowsDijkstra.Scan(&seq, &source, &target, &x1, &y1, &x2, &y2, &agg_cost); err != nil {
			fmt.Println(err)
		}

		// 最初の1回だけ入る
		if isFirstCheck {
			if source == locInfoStart.Source {
				isSourceCheck = true
			} else {
				isSourceCheck = false
			}
			isFirstCheck = false
		}

		var loc LocInfo

		if isSourceCheck {
			loc.Source = source
			loc.Lng = x1
			loc.Lat = y1
		} else {
			loc.Source = target
			loc.Lng = x2
			loc.Lat = y2
		}

		loc.Source = target

		path = append(path, loc)
	}

	// ラストノードだけは手入力
	path = append(path, locInfoGoal)

	totalDistanceKm = agg_cost / 1000.0
	return path, totalDistanceKm
}

// 一番近いステーションのIDを取得
func getNearestStation(dbMap *sql.DB, stationInfo []BikeStation, queryLocation LocInfo) (int, float64) {
	bestDistanceKm := 1000.0 // 十分に大きい数
	var bestStationId int
	for i := 0; i < len(stationInfo); i++ {

		// ダイクストラ法による経路で決定する距離
		// SQLクエリを繰り返し実行するため、処理が遅くなる可能性がある
		_, distKm := getDijkstraPath(dbMap, queryLocation, stationInfo[i].location)

		// 直線距離の概算値（代替の計算方法）
		//distKm, _ := distanceKm(queryLocation.Lng, queryLocation.Lat,
		//	stationInfo[i].location.Lng, stationInfo[i].location.Lat)

		//log.Println("to station", i, "distanceKm=", distKm)

		if distKm < bestDistanceKm {
			bestDistanceKm = distKm
			bestStationId = i
		}
	}
	return bestStationId, bestDistanceKm
}

func main() {

	dbMap, err := sql.Open("postgres",
		"user=postgres password=password host=192.168.0.23 port=15432 dbname=yama_db sslmode=disable")
	log.Println("------------------ map db open ------------------")
	if err != nil {
		log.Fatal("OpenError: ", err)
	}
	defer dbMap.Close()

	// バイクステーション情報の読み込み
	stationInfo := getStationInfo(dbMap)

	//fmt.Println(stationInfo)

	//file2, err2 := os.Open("data/new_20220518weekday.csv")
	file2, err2 := os.Open(os.Args[1])
	if err2 != nil {
		log.Fatal(err2)
	}
	defer file2.Close()

	r2 := csv.NewReader(file2)
	rows2, err2 := r2.ReadAll() // csvを一度に全て読み込む
	if err != nil {
		log.Fatal(err2)
	}

	//file3, err3 := os.Create("data/calc2_new_20220518weekday.csv") // 第2パラメータ
	file3, err3 := os.Create(os.Args[2]) // 第2パラメータ
	if err3 != nil {
		panic(err)
	}
	w := csv.NewWriter(file3)

	output := []string{"id", "age", "origin_loc_Lng", "origin_loc_Lat", "dest_loc_Lng", "dest_loc_Lat", "distance_from_origin", "distance_between_stations", "distance_to_dest", "complain"}

	if err = w.Write(output); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	for id, row := range rows2 {

		/*
			origin_lng := 131.4686813247102
			origin_lat := 34.17901518198008

			dest_lng := 131.45836175237153
			dest_lat := 34.160484344205294
		*/

		origin_lng, err := strconv.ParseFloat(row[1], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		origin_lat, err := strconv.ParseFloat(row[0], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		dest_lng, err := strconv.ParseFloat(row[3], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		dest_lat, err := strconv.ParseFloat(row[2], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		age, err := strconv.ParseFloat(row[4], 64) // 年齢も実数扱いする
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		// 最接近のステーションを選ぶ

		var origin_loc, dest_loc LocInfo

		origin_loc.Source, origin_loc.Lng, origin_loc.Lat = fixPosition(dbMap, origin_lng, origin_lat)
		dest_loc.Source, dest_loc.Lng, dest_loc.Lat = fixPosition(dbMap, dest_lng, dest_lat)

		stationId_from_origin, distance_from_origin := getNearestStation(dbMap, stationInfo, origin_loc) // Originから最初のステーション
		stationId_to_dest, distance_to_dest := getNearestStation(dbMap, stationInfo, dest_loc)           // 最後のステーションからDest

		fmt.Println(stationInfo[stationId_from_origin])
		stationstock[stationId_from_origin].outgoing++

		fmt.Println(stationInfo[stationId_to_dest])
		stationstock[stationId_to_dest].incoming++

		_, distance_between_stations := getDijkstraPath(dbMap, stationInfo[stationId_from_origin].location, stationInfo[stationId_to_dest].location)
		_, shortest_distance_total := getDijkstraPath(dbMap, origin_loc, dest_loc)

		fmt.Println("stationId_from_origin, distance_from_origin", stationId_from_origin, distance_from_origin)
		fmt.Println("stationId_to_dest, distance_to_dest", stationId_to_dest, distance_to_dest)
		fmt.Println("distance_between_stations", distance_between_stations)
		fmt.Println("shortest_distance_total", shortest_distance_total)

		// 出発 ― _x[km]の歩行 ― 最初のステーション ― _y[km]の自転車走行 ― 最後のステーション ― _[km]の歩行 ―  到着
		complain := fuzzy_reasoning(distance_from_origin, distance_between_stations, distance_to_dest, age)
		fmt.Println("complain", complain)

		output := []string{
			fmt.Sprint(id),
			fmt.Sprint(age),
			fmt.Sprint(origin_loc.Lng),
			fmt.Sprint(origin_loc.Lat),
			fmt.Sprint(dest_loc.Lng),
			fmt.Sprint(dest_loc.Lat),
			fmt.Sprint(distance_from_origin),
			fmt.Sprint(distance_between_stations),
			fmt.Sprint(distance_to_dest),
			fmt.Sprint(complain)}

		fmt.Println(output)

		if err = w.Write(output); err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
	}

	// test
	output = []string{"stationid", "outgoing", "incoming"}
	if err = w.Write(output); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	for i := 0; i < 40; i++ {
		output = []string{fmt.Sprint(i + 1), fmt.Sprint(stationstock[i].outgoing), fmt.Sprint(stationstock[i].incoming)}
		// i+1しているのは、1からスタートする為
		if err = w.Write(output); err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
	}

	defer w.Flush()

	if err := w.Error(); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

func fuzzy_reasoning(distance_from_origin, distance_between_stations, distance_to_dest, age float64) float64 {

	////// パラメータの作成

	// 絶対的歩行距離
	walk := min_2(distance_from_origin, distance_to_dest)
	// 総体的自転車移動距離
	ratio := distance_between_stations / (distance_from_origin + distance_between_stations + distance_to_dest)
	// 絶対的自転車移動距離
	bike := distance_between_stations

	// Age(前件部)
	Age_Less := new_condition_MF3(45, 20, "LESS")
	Age_Common := new_condition_MF3(45, 20, "COMMON") // 中央が 42歳
	Age_More := new_condition_MF3(45, 20, "MORE")

	// 絶対的歩行距離(前件部)
	Walk_Less := new_condition_MF3(0.4, 0.1, "LESS")
	Walk_Common := new_condition_MF3(0.4, 0.1, "COMMON")
	Walk_More := new_condition_MF3(0.4, 0.1, "MORE")

	// 相対的自転車移動比率(former)
	Bike_Ratio_Less := new_condition_MF3(0.7, 0.1, "LESS")
	Bike_Ratio_Common := new_condition_MF3(0.7, 0.1, "COMMON")
	Bike_Ratio_More := new_condition_MF3(0.7, 0.1, "MORE")

	// 絶対的自転車距離(前件部)
	Bike_Less := new_condition_MF3(1.5, 1.0, "LESS")
	Bike_Common := new_condition_MF3(1.5, 1.0, "COMMON")
	Bike_More := new_condition_MF3(1.5, 1.0, "MORE")

	// Complain(後件部)
	Complain_LessLess := new_action_MF5(0.5, 0.25, "LESSLESS")
	Complain_Less := new_action_MF5(0.5, 0.25, "LESS")
	Complain_Common := new_action_MF5(0.5, 0.25, "COMMON")
	Complain_More := new_action_MF5(0.5, 0.25, "MORE")
	Complain_MoreMore := new_action_MF5(0.5, 0.25, "MOREMORE")

	// [Rule A00]
	Rule_A00 := min_2(Age_Less.func_X(age), Walk_Less.func_X(walk))
	Complain_LessLess.func_Max(Rule_A00)
	//fmt.Println("Rule_A00", Rule_A00)

	// [Rule A01]
	Rule_A01 := min_2(Age_Less.func_X(age), Walk_Common.func_X(walk))
	Complain_Less.func_Max(Rule_A01)
	//fmt.Println("Rule_A01", Rule_A01)

	// [Rule A02]
	Rule_A02 := min_2(Age_Less.func_X(age), Walk_More.func_X(walk))
	Complain_Common.func_Max(Rule_A02)
	//fmt.Println("Rule_A02", Rule_A02)

	// [Rule A10]
	Rule_A10 := min_2(Age_Common.func_X(age), Walk_Less.func_X(walk))
	Complain_Common.func_Max(Rule_A10)
	//fmt.Println("Rule_A10", Rule_A10)

	// [Rule A11]
	Rule_A11 := min_2(Age_Common.func_X(age), Walk_Common.func_X(walk))
	Complain_Common.func_Max(Rule_A11)
	//fmt.Println("Rule_A11", Rule_A11)

	// [Rule A12]
	Rule_A12 := min_2(Age_Common.func_X(age), Walk_More.func_X(walk))
	Complain_More.func_Max(Rule_A12)
	//fmt.Println("Rule_A12", Rule_A12)

	// [Rule A20]
	Rule_A20 := min_2(Age_More.func_X(age), Walk_Less.func_X(walk))
	Complain_Common.func_Max(Rule_A20)
	//fmt.Println("Rule_A20", Rule_A20)

	// [Rule A21]
	Rule_A21 := min_2(Age_More.func_X(age), Walk_Common.func_X(walk))
	Complain_More.func_Max(Rule_A21)
	//fmt.Println("Rule_A21", Rule_A21)

	// [Rule A22]
	Rule_A22 := min_2(Age_More.func_X(age), Walk_More.func_X(walk))
	Complain_MoreMore.func_Max(Rule_A22)
	//fmt.Println("Rule_A22", Rule_A22)

	// [Rule B00]
	Rule_B00 := Bike_Ratio_Less.func_X(ratio)
	Complain_MoreMore.func_Max(Rule_B00)
	//fmt.Println("Rule_B00", Rule_B00)

	// [Rule B01]
	Rule_B01 := Bike_Ratio_Common.func_X(ratio)
	Complain_Common.func_Max(Rule_B01)
	//fmt.Println("Rule_B01", Rule_B01)

	// [Rule B02]
	Rule_B02 := Bike_Ratio_More.func_X(ratio)
	Complain_LessLess.func_Max(Rule_B02)
	//fmt.Println("Rule_B02", Rule_B02)

	// [Rule C00]
	Rule_C00 := min_2(Age_Less.func_X(age), Bike_Less.func_X(bike))
	Complain_LessLess.func_Max(Rule_C00)
	//fmt.Println("Rule_C00", Rule_C00)

	// [Rule C01]
	Rule_C01 := min_2(Age_Less.func_X(age), Bike_Common.func_X(bike))
	Complain_LessLess.func_Max(Rule_C01)
	//fmt.Println("Rule_C01", Rule_C01)

	// [Rule C02]
	Rule_C02 := min_2(Age_Less.func_X(age), Bike_More.func_X(bike))
	Complain_LessLess.func_Max(Rule_C02)
	//fmt.Println("Rule_C02", Rule_C02)

	// [Rule C10]
	Rule_C10 := min_2(Age_Common.func_X(age), Bike_Less.func_X(bike))
	Complain_Less.func_Max(Rule_C10)
	//fmt.Println("Rule_C10", Rule_C10)

	// [Rule C11]
	Rule_C11 := min_2(Age_Common.func_X(age), Bike_Common.func_X(bike))
	Complain_Common.func_Max(Rule_C11)
	//fmt.Println("Rule_C11", Rule_C11)

	// [Rule C12]
	Rule_C12 := min_2(Age_Common.func_X(age), Bike_More.func_X(bike))
	Complain_More.func_Max(Rule_C12)
	//fmt.Println("Rule_C12", Rule_C12)

	// [Rule C20]
	Rule_C20 := min_2(Age_More.func_X(age), Bike_Less.func_X(bike))
	Complain_Common.func_Max(Rule_C20)
	//fmt.Println("Rule_C20", Rule_C20)

	// [Rule C21]
	Rule_C21 := min_2(Age_More.func_X(age), Bike_Common.func_X(bike))
	Complain_More.func_Max(Rule_C21)
	//fmt.Println("Rule_C21", Rule_C21)

	// [Rule C22]
	Rule_C22 := min_2(Age_More.func_X(age), Bike_More.func_X(bike))
	Complain_MoreMore.func_Max(Rule_C22)
	//fmt.Println("Rule_C22", Rule_C22)

	// Reasoning calculations
	numerator :=
		Complain_LessLess.func_X()*Complain_LessLess.func_Y() +
			Complain_Less.func_X()*Complain_Less.func_Y() +
			Complain_Common.func_X()*Complain_Common.func_Y() +
			Complain_More.func_X()*Complain_More.func_Y() +
			Complain_MoreMore.func_X()*Complain_MoreMore.func_Y()

	denominator :=
		Complain_LessLess.func_Y() +
			Complain_Less.func_Y() +
			Complain_Common.func_Y() +
			Complain_More.func_Y() +
			Complain_MoreMore.func_Y()

	reasoning := numerator / denominator

	return reasoning

}

func max_2(a, b float64) float64 {
	if a > b {
		return a
	} else {
		return b
	}
}

func min_2(a, b float64) float64 {
	if a > b {
		return b
	} else {
		return a
	}
}

type condition_MF3 struct { // Base class for condition_MF3
	center  float64
	width   float64
	express string
}

func new_condition_MF3(_center, _width float64, _express string) *condition_MF3 {
	c3 := new(condition_MF3)
	c3.center = _center
	c3.width = _width
	c3.express = _express
	return c3
}

// Class for the membership function (3 mountains) of the former case
func (c3 *condition_MF3) func_X(_x float64) float64 {
	// x,y denote coordinates on the membership function
	x := _x
	y := 0.0 // The value of y is always greater than or equal to 0 and less than or equal to 1

	if c3.express == "LESS" {
		if x <= c3.center-c3.width {
			y = 1.0
		} else if x <= c3.center {
			y = -1.0 / c3.width * (x - c3.center)
		} else {
			y = 0.0
		}
	} else if c3.express == "COMMON" {
		if x <= c3.center-c3.width {
			y = 0.0
		} else if x <= c3.center {
			y = 1.0/c3.width*(x-c3.center) + 1.0
		} else if x <= c3.center+c3.width {
			y = -1.0/c3.width*(x-c3.center) + 1.0
		} else {
			y = 0.0
		}
	} else if c3.express == "MORE" {
		if x <= c3.center {
			y = 0.0
		} else if x <= c3.center+c3.width {
			y = 1.0 / c3.width * (x - c3.center)
		} else {
			y = 1.0
		}
	} else {
		fmt.Println("MF3: wrong expression")
		os.Exit(1)
	}
	return y
}

type condition_MF5 struct { // Base class for condition_MF5
	center  float64
	width   float64
	express string
}

func new_condition_MF5(_center, _width float64, _express string) *condition_MF5 {
	c5 := new(condition_MF5)
	c5.center = _center
	c5.width = _width
	c5.express = _express
	return c5
}

func (c5 *condition_MF5) func_X(_x float64) float64 {
	// Class for the former membership function (5 mountains)
	// x,y are the coordinates on the membership function

	x := _x
	y := 0.0 // The value of y is always greater than or equal to 0 and less than or equal to 1

	if c5.express == "LESSLESS" {
		if x <= c5.center-2.0*c5.width {
			y = 1.0
		} else if x <= c5.center-c5.width {
			y = -1.0/c5.width*(x-(c5.center-2.0*c5.width)) + 1.0
		} else {
			y = 0.0
		}
	} else if c5.express == "LESS" {
		if x <= c5.center-2.0*c5.width {
			y = 0.0
		} else if x <= c5.center-c5.width {
			y = 1.0/c5.width*(x-(c5.center-c5.width)) + 1.0
		} else if x <= c5.center {
			y = -1.0/c5.width*(x-(c5.center-c5.width)) + 1.0
		} else {
			y = 0.0
		}
	} else if c5.express == "COMMON" {
		if x <= c5.center-c5.width {
			y = 0.0
		} else if x <= c5.center {
			y = 1.0/c5.width*(x-c5.center) + 1.0
		} else if x <= c5.center+c5.width {
			y = -1.0/c5.width*(x-c5.center) + 1.0
		} else {
			y = 0.0
		}
	} else if c5.express == "MORE" {
		if x <= c5.center {
			y = 0.0
		} else if x <= c5.center+c5.width {
			y = 1.0/c5.width*(x-(c5.center+c5.width)) + 1.0
		} else if x <= c5.center+2.0*c5.width {
			y = -1.0/c5.width*(x-(c5.center+c5.width)) + 1.0
		} else {
			y = 0.0
		}
	} else if c5.express == "MOREMORE" {
		if x <= c5.center+c5.width {
			y = 0.0
		} else if x <= c5.center+2.0*c5.width {
			y = 1.0/c5.width*(x-(c5.center+2.0*c5.width)) + 1.0
		} else {
			y = 1.0
		}
	} else {
		fmt.Println("MF5 func_X(): wrong expression")
		os.Exit(1)
	}

	return y
}

/////////////////////////////

type action_MF5 struct { // Base class for action_MF5
	center  float64
	width   float64
	express string
	x       float64
	y       float64
}

type action_MF3 struct { // Base class for action_MF3
	center  float64
	width   float64
	express string
	x       float64
	y       float64
}

func new_action_MF5(_center, _width float64, _express string) *action_MF5 {
	a5 := new(action_MF5)
	a5.center = _center
	a5.width = _width
	a5.express = _express

	if a5.express == "LESSLESS" {
		a5.x = a5.center - 2.0*a5.width
	} else if a5.express == "LESS" {
		a5.x = a5.center - a5.width
	} else if a5.express == "COMMON" {
		a5.x = a5.center
	} else if a5.express == "MORE" {
		a5.x = a5.center + a5.width
	} else if a5.express == "MOREMORE" {
		a5.x = a5.center + 2.0*a5.width
	} else {
		fmt.Println("new_action_MF5: wrong scale expression")
		os.Exit(-1)
	}

	a5.y = 0.0

	return a5
}

func new_action_MF3(_center, _width float64, _express string) *action_MF3 {
	a3 := new(action_MF3)
	a3.center = _center
	a3.width = _width
	a3.express = _express

	if a3.express == "LESS" {
		a3.x = a3.center - a3.width
	} else if a3.express == "COMMON" {
		a3.x = a3.center
	} else if a3.express == "MORE" {
		a3.x = a3.center + a3.width
	} else {
		fmt.Println("new_action_MF3: wrong scale expression")
		os.Exit(-1)
	}

	a3.y = 0.0

	return a3
}

// The latter membership function (5 mountains) class
func (a5 *action_MF5) func_Y() float64 {
	return a5.y
}

// The latter membership function (3 mountains) class
func (a3 *action_MF3) func_Y() float64 {
	return a3.y
}

func (a5 *action_MF5) func_Max(b float64) {
	a5.y = max_2(b, a5.y)
}

func (a3 *action_MF3) func_Max(b float64) {
	a3.y = max_2(b, a3.y)
}

func (a5 *action_MF5) func_X() float64 {
	return a5.x
}

func (a3 *action_MF3) func_X() float64 {
	return a3.x
}

楕円内の一様乱数

などと苦労しているのですが、結局のところ、私は地図のある領域を指定して、任意の緯度・軽度情報を出す乱数を作りたかったのです。

「川の中から人が歩き始める」とか「山の中で人が消える」とか、シミュレーションと言えども、ちょっと許されない設定だと思いまして。

で、上記の記事を読まれた師匠のSさんから「こんなのがあるよ」と教え貰いました。

https://aginfo.cgk.affrc.go.jp/docs/pgisman/2.3.0/ST_GeneratePoints.html

適当なdbに接続して、例題を試してみました。

yama_db=# SELECT ST_GeneratePoints(ST_Buffer(ST_GeomFromText('LINESTRING(50 50,150 150,150 50)'), 10, 'endcap=round join=round'), 12);
st_generatepoints
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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
(1 row)

geom形式で出されても全然分からんので、st_asTextでラッピングしてみました。

yama_db=# SELECT st_asText(ST_GeneratePoints(ST_Buffer(ST_GeomFromText('LINESTRING(50 50,150 150,150 50)'), 10, 'endcap=round join=round'), 12));
st_astext
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
MULTIPOINT(147.766265850576 102.733187047914,84.0318650671786 83.712367636874,149.077046025334 68.9777848138994,107.54047530747 106.78013766944,121.059921872846 120.108716631886,137.475992983887 141.067784163524,145.074876095804 96.5277972374404,92.7965422941866 103.656943557244,66.0805226475207 56.7924152255781,72.3801321221102 71.3671567226799,145.087956158666 41.5121740980702,151.631108302923 156.218459065337)

なるほど、乱数が出力されているようです。

'LINESTRING(50 50,150 150,150 50)'), 10 → 座標 (50,50)(150,150)(150,50)で繋がれた幅10の直線上に

'endcap=round join=round'), 12));  →  12個の座標乱数を作れ

という意味のようです。

 

---

さて、実際の地図で試してみました。

kitaya_db=# SELECT st_asText(ST_GeneratePoints(ST_GeomFromText('POLYGON((35.66463989558893 139.69827111644202,35.663009879798764 139.6983247606236,35.663436999453225 139.7011571734108,35.665398233838545 139.7012966482829,35.66463989558893 139.69827111644202))'),12));

これは、以下の地図の4点で取り囲まれた地区で、任意の12点を抽出しろというSQL文になっています。

POLYGON((35.66463989558893 139.69827111644202,35.663009879798764 139.6983247606236,35.663436999453225 139.7011571734108,35.665398233838545 139.7012966482829,35.66463989558893 139.69827111644202))

ポリゴン(POLYGON)は、始点と終点(上の赤字)を同じ座標として閉じなればならないようなので、注意して下さい。

このSQL文のアウトプットは、以下のようになりました。

st_astext
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
MULTIPOINT(35.6638134136244 139.699085401991,35.6638440750173 139.700762425247,35.6634366319309 139.699705025931,35.6644917235626 ,35.66424835050 139.69868073913379 139.70025902483, 35.664689711471 139.700525986493,35.6635000403398 139.700601350665,35.6637472356065 139.698748086462,35.6641512918098 139.699288949827,35.6643791061995 139.701118277182,35.6636240715869 139.699272976596,35.6645803781279 139.699116246391)

エクセルで座標描いて、当ててみました。

全て領域の中に入っているようです。

さて、今度は、プログラム(go言語)でのこの座標の取り出し方です。

package main

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

	// "os"
	_ "github.com/lib/pq"
)


func main() {

	db, err := sql.Open("postgres",
		"user=postgres password=password host=192.168.0.23 port=15432 dbname=kitaya_db sslmode=disable")
	if err != nil {
		log.Fatal("OpenError: ", err)
	}
	defer db.Close()

	//rows, err := db.Query("select id, age, type, departure_name, departure_number, departure_lat, departure_lng, arrival_name, arrival_number, arrival_lat, arrival_lng from user_list")

	rows, err := db.Query("SELECT st_asText(ST_GeneratePoints(ST_GeomFromText('POLYGON((35.66404878 139.6931452,35.66051393 139.6943828,35.65878732 139.6973512,35.658431 139.6997472,35.66067562 139.705346,35.66404467 139.706768,35.66790807 139.7049654,35.66945399 139.702109,35.66672151 139.7018011,35.66475716 139.6987517,35.66362838 139.6955941,35.66641828 139.6934209,35.66404878 139.6931452))'),12))")
	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

		for _, s := range arr1 {
			fmt.Printf("%s\n", s)
		}
	}
}

出力結果

> go run main3.go
MULTIPOINT
35.6601418389163
139.702654481044
35.661087233013
139.694572689447
35.6617615089132

Keyword: postgis postgres エリア 領域 範囲 指定 乱数 座標 囲む

嘘です。コンパネを真っ二つにする裁断を1回だけやりました(Unidyでやってもらった)。

使った材料は、1800x900のコンパネ3枚と、4X2の1800の角材5本、木ネジ60本、自宅の庭に放置されていたコンクリートの固定具です。制作時間は2時間強くらいでした。