pythonの文法をもうちょっと
　前回までで、pythonを用いてプログラムを作成する方法をほぼ習得した。しかし、関数とメソッド、及びデータファイルの読み込み方法がわからないと、実用的なプログラムが書けないので、まずはそれらの解説を行う。

測定誤差
　いかなる測定でも、誤差が発生する。誤差はその発生の原因によって、（１）測定者の過失による誤差、（２）測定機器の特性などに由来する系統的な誤差、及び、（３）どうしても制御できない偶然誤差に分類することができる。（１）は測定者が細心の注意をすることで取り除くことができる誤差である。測定時にはちゃんと測定に集中してほしい。（２）は機器の特性をよく理解して、場合によっては補正を加えることで減少することができる誤差である。測定する場所の温度を可能な限り制御して、機器の伸縮を最低に留め測定することは重要である。目盛りによる測定の際には、刻まれている最小目盛りの１／１０までを読み取ることが決められている。このことは有効数字とも関係してくる。しかし（１）と（２）で細心の努力をしても偶然誤差を取り除くことはできない。偶然誤差の存在は測定の宿命である。それではどのような測定をすることで真の値を得ることができるのであろうか？

真の値を得るために
　偶然誤差は「でたらめに発生する」という法則がある。この法則をうまく利用することで、真の値をある範囲のもとで求めることができる。そのためには、同じ測定を何回か行う必要がある。

• 平均値 (mean)
  　同じ測定を複数回実行した場合でも、偶然誤差のために異なる値が得られる。これらの値がどのように分布しているかを知るために用いる量として平均値がある。平均値は、測定値の総和を測定値の個数で割った値として定義される。
  　すべての測定値が偶然誤差にのみ支配されている場合は、測定値の代表として非常により値である。しかし測定値に過失誤差が入っており、本来はあっていけないデータが混じっていると問題が発生する。平均値はとんでもなく異なっている値の混入に大きく左右される量である。
  
• 中央値 (median)
  　測定値をその大きさの順番にならべたときに、中央にくる測定値を中心値とよぶ。測定値がN個あった場合、Nが奇数個の場合は、中央（(N-1)/2+1）の測定値が存在する。Ｎが偶数の場合は、N/2とN/2+1のそれぞれの測定値を足して２で割った値を中央値とする。中央値は過失誤差などによってとんでもない値が混入していても、その影響を受けることは少ない。
• 最頻値 (mode)
  　測定を複数回行った場合に、測定値が複数種類に混ざっていることがある。測定値が２種類あった場合、測定値の分布を吟味せずに平均値や中央値を求めると、それらの値は２種類の測定値の中間に位置してしまい、意味のある値にならない。このような場合は、最頻値を測定値の代表値として用いる場合がある。測定値をが分布する区間をある幅に分割し、各幅に何個の測定値が存在するかを調べる。測定値が一番多く存在した幅の代表値をもって最頻値とする。

　では、真の値を得るための努力の第１歩として、たくさんのデータからその平均値と分散、標準偏差を求めるプログラムを書いてみよう。データは１行に１つの浮動小数が記されたファイルで与えられるとする。関数を利用すると、例えば、以下のようになる。


　メソッドを使うと、例えば、以下のようになる。


データが１行に１つの浮動小数ではなく、１行にタブで仕切られたいろいろなデータが入っており、その中から決まった列の数値を取り出したい時にはどうすればよいのか？　エクセルのファイルをテキスト形式で保存して、そのファイルを直接プログラムの入力にしたい場合は、このような状況に遭遇する。この時は文字列のメソッドを使って、必要な情報を変数に代入する。


上のプログラムでは、読み込むファイルに一行あたり２個のデータがタブ（または空白）で区切られた形式になっていることを仮定している。forループの中を見ると、まず、ファイルfから一行を文字列としてlineに読み込んでいる。次に文字列メソッドsplit()を使って、lineを空白相当文字で分割し、dataにリスト型で代入している。次に第２カラムのデータをfloat()関数で文字列から浮動小数に変換し、valに代入している。最後にリスト型のmicroにvalを追加している。これでループの１回転が終了し、ファイルに次の一行があるならば、lineに代入して同じ手続きを続けている。やや複雑な手続きのように見えるのは、工程数が多いためである。この行程を１行にまとめると次のようになる。


エクセルファイルをテキスト形式で保存したデータを読み込む方法のひとつとして、覚えておくと便利であろう。