世界最古のピラミッドは人間が作ったものではない？ Pythonで分析しよう

世界最古のピラミッドは人間が作ったものではない？
Pythonによるピラミッド分析の手順
まとめ

世界最古のピラミッドは人間が作ったものではない？

Pythonを使ってピラミッドを分析しましょう。Pythonのデータ分析の基本、ピラミッドの衛星データ分析について紹介します。

Pythonは考古学の分析に不可欠なプログラミング言語です。あなたも、Pythonで歴史の謎を解明しましょう。

世界最古のピラミッドは人間が作ったものではない？

参考

‘World’s oldest pyramid’ built 25,000 years ago was ‘not made by humans’

indy100

インドネシアの考古学者たちは、紀元前25,000年に作られたとされる「世界最古のピラミッド」は人間によって作られたものではないと主張しています。

ギネス世界記録によると、エジプトのジョセル階段ピラミッドが世界最古ですが、インドネシアのガヌン・パダンのピラミッドがもっと古いかもしれません。

ガヌン・パダンのピラミッドは、自然の溶岩丘を加工して作られた可能性があります。しかし、一部の考古学者は、ガヌン・パダンのピラミッドが人間によって建てられたという証拠がないと言っています。考古学者は、土壌サンプルに人間の活動の証拠が見つからないと指摘しています。

この発見は、人類の歴史を変えるかもしれないということです。

Pythonによるピラミッド分析の手順

Pythonでピラミッドを分析してみましょう。

Pythonは、考古学やピラミッド分析に最適なプログラミング言語です。

使用するPythonツールとライブラリ

まず、分析に必要なPythonのツールやライブラリについて紹介します。

Pythonには、データを簡単に扱える「Pandas」というライブラリがあります。Pandasを使って、データを整理し、分析します。

データを視覚化するために「Matplotlib」や「Seaborn」というライブラリを使用します。各ツールを使うと、ピラミッドのデータをより分かりやすく表現できます。

ピラミッドの衛星データ取得

ピラミッドに関するデータを収集するには、衛星からの画像データが役立ちます。衛星データは、ピラミッドの形状や位置、周囲の環境などを詳しく表しています。

Pythonを使って、衛星データをダウンロードし、分析しましょう。

ピラミッドの衛星データをPythonで分析

ピラミッドの衛星データをPythonで分析するための、サンプルコードを紹介します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data representing satellite data of a pyramid
# Columns: Latitude, Longitude, Elevation (in meters)
data = {
    'Latitude': [30.3285, 30.3290, 30.3295],
    'Longitude': [35.4444, 35.4449, 35.4454],
    'Elevation': [1350, 1360, 1370]
}

# Creating a DataFrame from the sample data
df = pd.DataFrame(data)

# Plotting the data
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(df['Longitude'], df['Latitude'], c=df['Elevation'], cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Elevation (m)')
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
plt.title('Pyramid Satellite Data Analysis')
plt.show()

世界最古のピラミッドは人間が作ったものではない？ Pythonで分析しよう | 緯度と経度を基に点をプロットし標高に応じて色を変えて表示 — 緯度と経度を基に点をプロットし標高に応じて色を変えて表示

上記のPythonコードは、簡単なサンプルデータを作成し、分析しています。

コードの主な部分は次のとおりです。

データを表すためにpandasライブラリを使用しています。データには緯度、経度、標高（メートル単位）の3つの列が含まれています。
作成したデータはDataFrame形式で格納されています。
データの分析と視覚化のために、matplotlibライブラリを使用して散布図を作成しています。この図では、緯度と経度を基に点をプロットし、標高に応じて色を変えています。

このサンプルコードは、実際の衛星データ分析において基本的な手法を示しており、標高の分布や地理的な位置の把握に役立ちます。