ex02note3.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# AProg2020 ex02 Notebook その3\n",
    "\n",
    "AProgのページ https://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/wiki/?AProg/2020"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "---\n",
    "## for文でループを使う (pp.77-82)"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {},
   "source": [
    "pp.77-79を**読んで理解したら**，以下のセルを実行しなさい．"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "mcz = ['れに', 'かなこ', 'しおり', 'あやか', 'ももか']\n",
    "for member in mcz:\n",
    "    print(member)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Python の for 文の書き方は，C言語とはかなり違っている．\n",
    "```\n",
    "for  ループ変数  in  シーケンス:\n",
    "    繰り返し実行するブロック\n",
    "```\n",
    "- **シーケンス** には，リストのように要素を一つずつ取り出せるものを指定．上の例ではリストを表す変数 `mcz` を指定している．\n",
    "- シーケンスの先頭から順に取り出した要素が **ループ変数** に代入され，それぞれの要素ごとに **繰り返し実行するブロック** が実行される．\n",
    "- for の行の最後には `:`（コロン）をつける．その次の行から，**インデント**（字下げ）して**繰り返し実行するブロック**を書く．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "上で「シーケンスの先頭から順に**取り出した**要素がループ変数に代入され」\n",
    "と書いたが，例えば上の例でリスト `mcz` から要素が削除されてしまうわけではない．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "mcz"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "以下の実行結果がどうなるか予想してから，実行してみなさい．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for x in [1, 3, 5, 7, 9]:\n",
    "    print(x, x**2)\n",
    "print(\"ほげ\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "上記の3行目をインデントして再実行してみなさい．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "L2 = [ 0, 1, 2.0, \"参\", 4, \"五\", 6, 7, \"はち\", 9, 10]\n",
    "L2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "以下の実行結果がどうなるか予想してから，実行してみなさい．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for x in L2[3:8]:\n",
    "    print(x, end=\" \")   # このように書くと，改行する代わりにスペースを出力する"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "$ x_1, x_2, \\dots , x_N $ という $N$ 個の実数値があったとき，これらの平均を $\\mu$ とおくと，\n",
    "\\begin{align}\n",
    "\\mu = \\frac{1}{N}\\sum_{n=1}^{N} x_n\n",
    "\\end{align}\n",
    "となる．また，標準偏差を $\\sigma$ （分散は $\\sigma^2$）とおくと，\n",
    "\\begin{align}\n",
    "\\sigma^2 = \\frac{1}{N}\\sum_{n=1}^{N} (x_n - \\mu)^2\n",
    "\\end{align}\n",
    "となる．\n",
    "\n",
    "pp.79-81を**読んで理解したら**，以下のセルを実行しなさい．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "monk_fish_team = [158, 157, 163, 157, 145]\n",
    "\n",
    "total = sum(monk_fish_team)\n",
    "length = len(monk_fish_team)\n",
    "mean = total/length\n",
    "variance = 0\n",
    "\n",
    "for height in monk_fish_team:\n",
    "    variance += (height-mean)**2\n",
    "\n",
    "variance = variance/length\n",
    "variance"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "variance**0.5"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "volleyball_team = [143, 167, 170, 165]\n",
    "\n",
    "total2 = sum(volleyball_team)\n",
    "length2 = len(volleyball_team)\n",
    "mean2 = total2/length2\n",
    "variance2 = 0\n",
    "\n",
    "for height in volleyball_team:\n",
    "    variance2 += (height-mean2)**2\n",
    "\n",
    "variance2 = variance2/length2\n",
    "variance2**0.5"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<font size=\"-1\">（よだんだよん）  後日学ぶことだが，Pythonでは，プログラミング言語として標準で備わっている機能に加えて，様々な拡張機能（科学技術計算，機械学習，データ分析，画像処理，ゲーム開発，etc.）を読み込んで動作させることができる．\n",
    "例えば，科学技術計算のモジュール NumPy ( https://www.numpy.org/ ) を用いると，上記の計算はこんな感じに書ける． </font>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np   #  NumPy モジュールを np という名前で使えるようにする\n",
    "vec = np.array([143, 167, 170, 165])   # NumPy の配列\n",
    "print(np.mean(vec))  # 平均\n",
    "print(np.sqrt(np.var(vec)))     # 分散の平方根 = 標準偏差"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "pp.81,82を**読んで理解したら**，以下のセルを実行しなさい．"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for cnt in range(10):\n",
    "    print(cnt)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "この例では出力が `0` から `9` までなことに注意． **`range(n)` は `0` から `n-1` までの整数**のシーケンスを返す．\n",
    "\n",
    "「これやと複雑な繰り返しとか書きにくいやん，3から始めるとか，奇数だけとか…」と思いました？\n",
    "実は組み込み関数 `range()` にはもっと機能があるので，いろいろできます．教科書p.197参照．"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "savings = 100\n",
    "for i in range(15):\n",
    "    savings = savings+savings*0.05\n",
    "\n",
    "savings"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "リストの要素を順に取り出して処理する繰り返しは以下のその1のように書けるが，その2のように，組み込み関数 `len()` と `range()` を使って書くこともできる．"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "# その1\n",
    "for x in L2:\n",
    "    print(x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# その2\n",
    "for i in range(len(L2)):   # 0 から （L2 の要素数） - 1 まで\n",
    "    print(i, L2[i])              # これだとループ変数を要素番号として扱える"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<font size=\"-1\">（よだんだよん） 組み込み関数 `enumerate()` を使う手もある（p.199）．</font>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for i, x in enumerate(L2):\n",
    "    print(i, x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "---\n",
    "## if文で条件分岐をする (pp.83-85)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "今回は，if文による条件分岐の基本的な事柄のみ解説します．\n",
    "\n",
    "pp.83-85を**読んで理解したら**，以下のセルを実行しなさい．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "if 2*2*2+2 == 10:\n",
    "    print(\"2*2*2+2は10\")\n",
    "if 2+2*2+2 == 10:\n",
    "    print(\"2+2*2+2は10\")\n",
    "if (2+2)*2+2 == 10:\n",
    "    print(\"(2+2)*2+2は10\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Python の if 文の最も基本的な書き方は，次の通り．\n",
    "```\n",
    "if 条件式:\n",
    "    条件が真だったときだけ実行するブロック\n",
    "```\n",
    "- __条件式__には，例えば`x` に整数が代入されているとした場合の `x > 0` や `x == 5953` のように，結果が **真 (True)** か **偽(False)** のいずれかになるような式を書く．\n",
    "- if の行の最後には `:`（コロン）をつける．その次の行から，**インデント**（字下げ）して**条件が真だったときだけ実行するブロック**を書く．"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 数の比較\n",
    "\n",
    "if 1 == 1:\n",
    "    print(\"1番目はTrue\")\n",
    "if 5^(4-4)+9 == 10:     # 教科書はこうなっているが， `^` は本当は`**` と書きたかったのかもしれない\n",
    "    print(\"2番目はTrue\")\n",
    "if 2 < len([0, 1, 2]):\n",
    "    print(\"3番目はTrue\")\n",
    "if sum([1, 2, 3, 4]) < 10:\n",
    "    print(\"4番目はTrue\")"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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