PythonでのWindChillFactor(WCF)またはWind Chill Index(WCI)の計算
風冷え係数は、気温だけでなく、風速も考慮して、私たちがどれだけ寒く感じるかを示します。これらの両方の要素を方程式の形で組み合わせ、温度を変化させなくても、風がより高速で吹くときに実際にどの程度の寒さを感じるかを測定できます。
以下は、風冷係数を計算するための式です。
T wc =13.12 + 0.6215T a -11.37 v +0.16 + 0.3965T a v +0.16
where Twc is the wind chill index, based on the Celsius temperature scale; Ta is the air temperature in degrees Celsius; and v is the wind speed at 10 m (33 ft) standard anemometer height, in kilometres per hour.[9]
風冷係数の値を計算するためにこの式を適用するために、Python数学ライブラリを使用可能なべき関数として使用します。以下のプログラムはこれを実現します。
例
import math wind = float(input("Enter wind speed in kilometers/hour: ")) temperature = float(input("Enter air temperature in degrees Celsius: ")) wind_chill_factor_index = 13.12 + 0.6215*temperature \ - 11.37*math.pow(wind , 0.16) \ + 0.3965*temperature*math.pow(wind , 0.16) print("The wind chill index is", int(round( wind_chill_factor_index, 0)))
出力
上記のコードを実行すると、次の結果が得られます-
Enter wind speed in kilometers/hour: 16 Enter air temperature in degrees Celsius: 27 The wind chill index is 29
-
Pythonの文字列のインデックスペア
テキスト文字列と単語(文字列のリスト)があるとすると、部分文字列text [i] ... textとなるように、すべてのインデックスペア[i、j]を検索する必要があります。 [j]は単語のリストにあります。したがって、文字列が「ababa」のようで、単語配列が[「aba」、「ab」]のようである場合、出力は[[0,1]、[0,2]、[2,3]、[2]になります。 、4]]。一致が重複する可能性があることに気付くことがあります。「aba」は[0,2]と[2,4]で一致しています。 これを解決するには、次の手順に従います- res:=空のリスト 0から文字列の長さの範囲のiの場合 i+1か
-
Python(NLP)の可読性インデックス?
自然言語処理は、自然言語の自動生成と理解の研究です。コンピュータ技術が今日ほとんどすべての産業に統合されているので、これは解決するためにますます興味深いタスクになりつつあります。自然言語処理内の1つの特定の分野を研究します。読みやすさ。これには、テキストの読みやすさを判断するというトピックが含まれます。これは、テキストを読んだり理解したりするのがどれほど難しいかを示しています。 読みやすさの指標は、テキストを読んで理解することがどれほど難しいか(または簡単か)を示す数値です。読みやすさを判断するためのいくつかの異なるテストがあり、それらには異なる使用分野があります。 「読みやすさは、ドキュ