ここのところ円高株安です

　いやー、まいった。まいった。ここのところ円高株安に加えてエネルギー安です。当方の資産は見た目上大変減ってしまっているものと思います。一応、米中経済戦争が米株安を引き起こし、日本株にも飛び火と言うのが大方の見方ですが、当方はそれには組しません。だからといって何かほかに理由があるのかと問われれば、せいぜい原油安が大きいので、これが原因ではとの憶測が出来る程度で、はっきりした理由はよく分からないのです。もう一つは、ネットニュースで113円/$の時にいきなり現在円安状態と書いていたのが印象的です。特に金融緩和や引き締めの方針転換を日米でしたわけでもなく原因が定まらないので当分様子見をしようと思っているところです。（各種相場の売り買いは自己責任で）日経平均今日の終値19,155.74円前日から-1,010.45円、米ドル110.28円/$、石油WTI42.68$/bbl。

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GrovePi+のフリーズ

　当ブログの「GrovePi+の温湿度センサーから得たCSVファイルをmatplotlibでグラフ化（その１）」の中でもリアルタイムグラフを動かしている時に温度と湿度で-1表示が延々続くエラー（うまく動かない）が発生することを述べました。これについて、症状が多少分かったので記載しようと思います。
　このエラーが発生した時にPythonを終了して再度同じリアルタイムグラフプログラムを作動させてもうまく動かず、同じく温度と湿度で-1表示が延々続くエラーが発生します。さらに、この際、別のGrovePi+を制御するPythonのプログラム（grove_led_blink.pyやgrove_analog_read.py）を動かしてもうまく動作しません。
　さらにさらに、Raspberry PiをReboot（再起動）しても症状はそのまま続きます。
　結局、Shutdownし電源を再投入しないと症状は回復しませんでした。
　これらのことから、GrovePi+がフリーズ（freeze）しているとの結論を得たのでした。「GrovePi+の温湿度センサーから得たCSVファイルをmatplotlibでグラフ化（その１）」では原因を「CSVファイルの読み込み時のバッティングか、matplotlibのバッティングかによりエラーが生じる」としていましたが、リアルタイムグラフを単体で動作させ続けた時にも発生します。従って完全に原因は不明と言うことになります。発生頻度は一日単位ぐらいで発生したり、一週間以上発生しなかったりとまちまちで、これからも謎は深まるばかりです。
　こう言ったことで、当方が目指していたGrovePi+による温室の制御については困難で教育用の域を出ないものとの結論を得たのでした。誰かseeed studio社を買い取ってGrovePi+をもっと確実に動くようにしてくれないものでしょうかと思ってしまうのでした。

＜当ブログ参考＞
GrovePi+のフリーズほぼ解消（28日分のCSVファイルをmatplotlibでグラフ化）
GrovePi+のフリーズ解消のもよう
GrovePi+の温湿度センサー（DHT22）からのデータをmatplotlibでリアルタイムグラフ化（その５）
GrovePi+の温湿度センサー（DHT22）からのデータをmatplotlibでリアルタイムグラフ化（その４）GrovePi+のフリーズへの対応
GrovePi+の温湿度センサー（DHT22）からのデータをmatplotlibでリアルタイムグラフ化（その３）GrovePi+のフリーズへの対応
GrovePi+の温湿度センサー（DHT22）からのデータをmatplotlibでリアルタイムグラフ化（その２）GrovePi+のフリーズへの対応
GrovePi+の温湿度センサー（DHT22）からのデータをmatplotlibでリアルタイムグラフ化

米軍の戦闘攻撃機と空中給油機が訓練中に墜落

　今朝、米軍岩国基地所属の戦闘攻撃機FA18スーパーホーネットと空中給油機が訓練中に事故で墜落したそうです。
　米軍の岩国基地所属のFA18は沖縄沖で11月22日に墜落したばかりだそうです。この事故に関連性は特にないものと思われますが米軍の事故が続くと不安をおぼえる方も多くいらっしゃるかもしれません。
　しかしながら、いずれも洋上であり実際の危険性は交通事故よりも少ないものと考えてしまいます。
　一方で、最近滋賀県の陸上自衛隊で迫撃砲訓練中の事故も起きています。こちらは車の窓ガラスが割れあわや惨事となるところでした。（既に惨事か）
　当方思いますに、これらの訓練の事故については多少起きても仕方がないものと思っているのです。
　しかし、これが核兵器を伴うものだとどうでしょうか。これは大惨事となってしまうのです。実際、大惨事一歩手前の事故はいくつか知られています。米軍が訓練用の磁気テープの指示を誤認して核ミサイルがソ連から飛んできたと思ってあわや核戦争になりかけたり、米軍が核爆弾を飛行機から謝って落としてしまい安全装置が１つだけしか働いていない状況だったとか、ロシアのエリツィン元大統領証言で北欧からミサイルが飛来したと軍が誤認してもう少しで核のボタンを押しそうになったとか、沖縄で整備中の核を積んだナイキ（対空ミサイル）が謝って発射されたとか。私が知っているだけでもこれだけあるのです。（訓練によるものだけではありませんが）
　これらのことから核兵器は非常に管理が難しいものだと思うのです。ですから核兵器は事故起きにくいよう出来るだけ数を減らすべきだと思うのです。トランプ政権が小型核兵器を試行するのは核兵器の使用のハードル下げ、さらには偶発事故による核戦争を惹起させるものと考え非常に憂慮しています。


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カルロス・ゴーンが11月19日に捕まった

　遅まきながら日産の会長だったカルロス・ゴーン氏の逮捕について書いてみたいと思います。逮捕されたのは11月19日で既に2週間以上経過していますが、まだニュースに上っています。今日のニュースでは再逮捕が12月10日にも行われるのではとのことです。
　そもそも、容疑の理由は有価証券報告書に自分の報酬を約50億円少なく記載したとしての金融商品取引法違反です。今は、総額90億円とも言われています。
　確かに、額は高いのですがこれで日産が傾いたと言うわけではないのです。結局のところ高い報酬というゴーン氏への嫉妬から生まれたものだと思うのです。いつだったかゴーン氏が年間７億円の報酬を受け取ったというニュースで株主が愚痴っていたのを思い出します。そんなに報酬が高いのが気に入らないのなら株主としてゴーン氏をクビにしたら良い、または別の株に買い換えれば良いのにと思うのですが。また、今回の逮捕では末端の社員がコストを切り詰めさせてゴーン氏はそんなにお金をもらっていたのかとの愚痴が聞かれていました。そんなにゴーン氏がいやなら別の会社に転職すれば良いのですが、そこは最近まで不況で転職先もない状態なので言い過ぎでしょうか。
　そして、今回の有価証券報告書への不実記載嫌疑は結局のところ株主に対する背任であると思われます。フランスやルノーはもっと怒っても良いはずです。
　更に、当方が思うのは、外国に会社が買われてしまうと随分大変な目に会うなと言うことです。さりとて、きっと日本人が会社を建て直そうとしても色々考えてゴーン氏の様には行かないだろうと思います。なんかサッカーの監督も外国人を連れてくるのはそう言った日本人精神性を打ち破る必要があるからのような気がします。テレビ報道で言うように日産が日本人に回帰したとして本当に上手くゆくのかは疑問です。


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GrovePi+の温湿度センサーから得たCSVファイルをmatplotlibでグラフ化（その３）

　今回は、「その３」としてCSVファイルからのグラフ化でも最右側が最新の数値になるようにしたので記述してみたいと思います。「その１」の24時間グラフから変わった点は横軸（X軸）が月日/時刻表示になっていることです。
　一番苦労したのは、CSVファイルの日時を日付型に変換することでした。なぜか、utf-8でCSVファイルに保存されているはずなのにASCIIで保存されていることに気がつかなかったことです。このため、CSVファイルをpythonの各変数に転写する際に日付型にならず、一旦文字列として変数に転写し、変数となったASCIIをさらにutf-8に変換し、それから更に日付型に変換しています。これでようやくグラフ化できます。CSVファイルを作成の時にはencoding='utf-8'と指定してあるにもかかわらずなぜか出来ていないのです。「Qiita>[Python3] Shift_JISとUTF-8とASCIIを行き来する」によりASCIIからUTF-8に変換する方法.decode()を使っています。それから、「Qiita>Python日付型」を参考にして文字列UTF-8から日付型に変換しています。
　グラフ化については、横軸（X軸）の範囲を決めるのにチョット知恵を要しました。それは、日付型を入力したpri[1][]の最後値をどうやって求めるかでした。結局、日付型変換をした際に利用したxが使えることを考えてグラフの一番右側は変数pri[1][x-1]としてグラフの一番左側はそこから24時間前としています。なにか、もっと良い方法もあるように思えますがとりあえずこの方法を採用しています。


24時間グラフ（横軸月日時刻表示）「temp02.csv」 をグラフ化

　前提条件ですがRaspberryPi2でPython3、matplotlib2.0.0です。
　以下ソースコードです。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import sys
import math
import datetime
from matplotlib.font_manager import FontProperties#日本語化に必要

# matplotlib日本語化
font_path = '/usr/share/fonts/truetype/vlgothic/VL-Gothic-Regular.ttf'
font_prop = FontProperties(fname=font_path)
plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

def main():
    reader = np.loadtxt('temp02.csv',delimiter=',',skiprows=1, dtype=[('col1', 'i'), ('col2', 'S26'), ('col3', 'f4'), ('col4', 'f4'), ('col5', 'f8')])# CSVファイル読み込み
    pri=list(map(list, zip(*reader)))#転置行列
#日時が記されている2行目の文字列をASCIIからutf-8に変換し、その後、文字列から日付型に変換
    x=0
    print(pri[1][0])#確認用
    for memo in pri[1]:
        henkan=memo.decode()#文字列をASCIIからutf-8に変換
        pri[1][x]=datetime.datetime.strptime(henkan,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')#文字列から日付型に変換(小数点以下あり)
        x=x+1
    print(pri[1][x-1])#確認用
#グラフ下地
    fig, host = plt.subplots(figsize=(19,5))#横長グラフにする
    fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.93,bottom=0.15)#X軸の長さ、Y軸の長さ
# グラフ表示設定
    host.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d\n%H:%M')) #X軸の月日時の表示
    par1 = host.twinx()
    par2 = host.twinx()
    par2.spines["right"].set_position(("axes", 1.04))#右に3番めY軸目盛を作成
    p1, = host.plot(pri[1], pri[2], 'r-',label="気温[℃]") # Y軸更新
    p1.set_ydata(pri[2])
    p2, = par1.plot(pri[1], pri[3], 'b-',label="湿度[％]") # Y軸更新
    p2.set_ydata(pri[3])
    p3, = par2.plot(pri[1], pri[4], 'g-',label="水蒸気量[$g/m^3$]") # Y軸更新
    p3.set_ydata(pri[4])
    host.set_xlim([pri[1][x-1] - datetime.timedelta(hours=24), pri[1][x-1]]) # X軸の範囲指定
    host.set_ylim(10, 25)#Y1軸の範囲指定
    par1.set_ylim(0, 100)#Y2軸の範囲指定
    par2.set_ylim(0, 25)#Y3軸の範囲指定
    plt.title("気温　湿度、水蒸気量[$g/m^3$]")
    host.set_xlabel("日時")
    host.set_ylabel("気温 [℃]")
    par1.set_ylabel("湿度[％]")
    par2.set_ylabel("水蒸気量[$g/m^3$]")
    tkw = dict(size=4, width=1.5)#目盛の大きさと太さ
    host.yaxis.label.set_color(p1.get_color())#Y1軸ラベルの文字色
    par1.yaxis.label.set_color(p2.get_color())#Y2軸ラベルの文字色
    par2.yaxis.label.set_color(p3.get_color())#Y3軸ラベルの文字色
    lines = [p1, p2, p3]
    host.legend(lines, [l.get_label() for l in lines])#凡例
    plt.grid()#グラフ補助線の記載
    plt.savefig("temp02.png",format = 'png', dpi=300)#高解像度画像保存
    plt.show()
if __name__ == '__main__':
    main()