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日本全国コンビニ店舗分布地図: 高解像度インタラクティブ版

前回に引き続き今回もProcessingによる日本全国コンビニ店舗分布地図について書いてみる。前回は大きさが固定された地図で拡大・縮小や移動ができなかったので、高解像度インタラクティブ版として、それをできるようにしてみた。

まず、日本地図がPNG画像なのでこれをベクタ画像に変更する。フォーマットはSVGだ。前回と同様に「カビパン男と私」で提供されている日本地図のSVGファイルを若干加工して利用させてもらった。

次にこのSVGデータをProcessingで利用する方法について述べる。「ビジュアライジング・データ」にもSVGの利用方法(processing.candy.*)が書いてあるのだが、実はここに書いてある情報は古くて現在では使用できない。現在では、PShapeを使ってSVGを利用する。

PShape mapShape = loadShape("japan.svg");

こんな感じだ。画面の(x, y)座標に表示するにはdraw関数内で以下のように記述すればいい。

shape(mapShape, x, y);

詳しくはProcessingのリファレンスに書かれているので、下記のソースコードなどを参考にして調べてみて欲しい。

さて、これでSVG画像が利用できるようになったので、今度はこれを使って、マウスの左ボタンのドラッグで平行移動を行えるようにしてみる。やり方としてはmouseDragged関数を使う。移動したピクセル分だけ画像も移動する。mouseDragged関数内で移動分のオフセットを変数に入れるようにし、上述のshape関数でオフセット分だけ移動した位置に描画すればいい。

次に画像の拡大・縮小を行う。マウスの右ボタンのドラッグで操作する。マウスを上に移動すれば拡大、下に移動すれば縮小だ。SVG画像の縮小・拡大はscaleメソッドを使う。例えば、上記の例で元の画像を1.5倍にしたければ以下のようにする。

mapShape.scale(1.5);

scaleメソッドによる拡大・縮小は画像の位置やそのオフセットなどもちゃんと正しい位置になるようにしなければならないのだが、それらについてはソースコードを参考にして欲しい。

上記はSVG画像による日本地図の描画について説明したが、コンビニデータの描画についても位置のオフ…

Processing: 日本全国コンビニ店舗分布地図

「ビジュアライジング・データ Processingによる情報視覚化手法」を読んでみたのだが、Processingの情報処理とその視覚化がとても興味深いものだった。そこで、日本地図を使って何らかの情報を視覚化したいと考え、それならば全国に存在するコンビニ店舗の分布を調べてみようと思い、Processingで作ってみることにした。

因みに以前にも「Processingで分子動力学計算」や「Processingを使ってWebカメラを監視カメラにする」などのブログ記事を書いているように、プログラミング言語Processingはビジュアル関連で広範に応用でき、そのポテンシャルはとても大きい。

まずは、コンビニの店舗情報が必要なので、gooのコンビニ店舗検索を利用し、ここから住所情報を得ることにした。ただ、一度に検索できる件数は5,000件までなので5,000件以上存在するコンビニに対してはPythonで都道府県ごとに検索してマージした。データはHTMLで書かれているのでPythonのre.findallのパターンマッチを使って一気に必要なデータに変換した。

次に、Google MapsのHTTPリクエスト経由のジオコーディングを使って住所情報を経度・緯度に変換した。この辺もPythonを使えばちょちょいのちょいだ。以下のAPIを利用する。

http://maps.google.com/maps/geo?q=住所情報&output=json&sensor=false&key=APIキー

ただし、変換は1日につき15,000件の制限が掛かっているので4万件以上ある住所情報を取得するには3日かかることになる。もっともIPアドレスによる制限なので別のIPを使えば問題ないようだ。

日本地図上にデータを表示するためには、経度・緯度情報からXY座標に変換する必要がある。日本地図は国土地理院によるとユニバーサル横メルカトル(UTM)図法が使われているらしい。簡単に言うと世界地図でよく使われているメルカトル図法の赤道に合わせている中心線を6°ごとの経度線に合わせて作成する方法らしい。そのための変換関数をPythonで以下のように作成した。本当は縮尺の微調整が入るようなのだが、今回はそこまで厳密にする必要はないのでその辺は省いた。

def UTM(lat, lng…

CUDAで作成した分子動力学計算プログラムを書き直してみた

以前に、はじめてのCUDAプログラミングで分子動力学計算というブログ記事を書いたことがある。最近このなんちゃって分子動力学計算(MD)プログラムのソースコードを読み直してみたのだが、かなりひどい。しかも、「CUDAプログラミング」でググってみると、この記事が2番目にくる。こんないい加減なコードを参考にされたら読んだ人にも迷惑が掛かるので修正することにした。それほどCUDAに慣れているわけではないが、前回のコードよりはましだと思う。

それにしてもコードの内容がひどい。意味もなく__syncthreads()が入っているし、複数のスレッドから同じグローバルメモリに書き込みしてるし、レジスタを活用してないし、計算の順序は非効率だし、ダメダメだ。

そこでまず、CUDA Visual Profilerで関数のパフォーマンス測定を行った。因みにこのプロファイラはCUDAプログラミングツールキットに含まれているもので、CUDAでプログラミングを行うには必須だと思う。使い方は簡単で、Windowsであればcudaprof.exeを実行して、FileメニューからNew...を選び、プロジェクトの名前と場所を設定して、実行するCUDAプログラムを指定するだけだ。引数が必要ならそれも指定しておく。デフォルトでは4回実行され解析される。それぞれの関数がどれだけ時間がかかったのかプロットされるので、どこがボトルネックになっているのか一目瞭然だ。

まあ、予想していた通り、Calc関数が全体の99.8%を占めていたので、ここから修正を行った。まず、iとjを使っていたループをjだけにした。iはスレッド数で分割されていたが、ブロックと合わせてそれを消した。次に、jのループ内で不必要にグローバルメモリにアクセスしないようにした。例えばchg[i]というグローバル変数はループ外でローカル変数に入れてそれを使うようにする。あとは、できるだけ除算などの演算を減らすようにした。

次に、系全体を中心に戻す関数があるのだが、中心座標を求める部分はホスト側の関数で実装し、系全体を戻す関数のみをCUDAの関数とした。もともとこの処理は毎回やらなくてもよいものなので、指定したステップ毎に1回行うようにした。今回は100ステップに1回としている。なので、全体の処理時間から見れば無視しても良く、頑張ってすべてGPU…

C++: 構造体を格納したSTLコンテナに対してソート・探索・削除などのアルゴリズムを適用する

C++に慣れている人にとっては当たり前のことかもしれないけど、あまりC++に親しんでいない場合、構造体を格納したSTLコンテナに対してアルゴリズム<algorithm>を有効に活用していないかもしれない。そこで、構造体を格納したvectorなどのSTLコンテナでソートや探索、削除などのアルゴリズムの利用方法を書いておく。

struct A { int n; int* p; };

上記のような構造体はよく見かける形だと思う。構造体Aに整数型変数のnとポインタ型変数のpがあり、例えばnに配列の要素数、pにその配列を確保したりする。こういった構造体を以下のようにvectorなどのSTLコンテナを使って格納することは多々ある。

vector<A> A_list;

これで構造体Aをコンテナに格納できるわけだ。ところで、STLコンテナを使用する一つの理由として便利なアルゴリズムが利用できることが挙げられるだろう。sortやfindなどの定番のアルゴリズムは、それほどC++を利用していない人でもSTLを使ったことがあるのであれば知っていると思う。これらはとても便利だが、上記の構造体を入れたコンテナに対して以下のようには利用できない。

sort(A_list.begin(), A_list.end());

当たり前のことだが、どのような基準でソートするのかコンパイラには分からないからだ。なので、どのような基準でソートさせるのかを関数オブジェクトを使って教えればいい。因みに関数オブジェクトとは、operator()が定義されているクラスのことだ。

例えば構造体Aのメンバ変数であるnを基準に昇順にソートさせたいとする。その場合は以下のような関数オブジェクトを作って、sortアルゴリズムの第3引数に渡せばいい。

class LessAn { public: bool operator()(const A& a, const A& b) { return a.n < b.n; } };

sort(A_list.begin(), A_list.end(), LessAn());

たったこれだけだ。

他のアルゴリズムに対しても基本的には同じように関数オブジェクトを使えばいい。探索(find…

次世代スーパーコンピュータが必要な理由

先日の事業仕分けによる次世代スーパーコンピュータ(次世代スパコン)の予算見直しで事実上の「凍結」との結論が出たことで、多くの人々から次世代スパコンについて注目が集まることになったが、情報不足のためか、一部誤解があるようだ。そこで、自分の知っている範囲で次世代スパコンについて記したいと思う。もし自分の知識が至らず間違っている場合は指摘して頂けると有り難い。

次世代スーパーコンピュータ

次世代スパコンは富士通のCPU、"Vinus" SPARC64 VIIIfxか、その後継CPUで構成する公算が高いが、このCPUはスカラ型だ。もともと、NECと日立がベクトル型のCPUを開発する予定であったが、撤退によりベクトル型とスカラ型の混成システムから、スカラ型のみのシステムに変更された。因みに、この富士通のCPU "Vinus"は現時点で世界最高速のCPUであり、国産で高速なCPUを開発できるのかという疑問も払拭できている。

ところで、この撤退により次世代スーパーコンピュータ開発について危惧する声が出たのだが、実のところ次世代スパコン開発に関わるユーザや開発者の一部では、開発がしやすくなったとして喜んでいたりする。もともとの混成システムでは、実用的に使う場合、ベクタ部はベクタ部のみの利用、スカラ部ではスカラ部のみの利用でしかパフォーマンスが出せず、これでベクタ部とスカラ部を一台に入れる意味があるのかというもっともな疑問が出ていたようだ。また、次世代スーパーコンピュータ開発実施本部のプロジェクトリーダーである渡辺氏がNEC出身であることからのあらぬ疑いもされずに済むようになったと思う。

NECと日立が撤退した理由として、百数十億円の負担が重荷になったと答えている。しかし、実際はそんな負担額では済まなかったというのが関係者間での通説だ。つまり、それ以上の巨額の開発資金を企業は自腹で負担しなくてはならなかったのだ。では何故そのような負担をしてまでも次世代スパコンに参加したかったのか。それは「世界一高速なコンピュータを作りました」という事実が企業にとって非常に大きな宣伝になるから。世間一般ではそれで世界一の技術があると見なしてくれるのだ。それに、売り上げももちろん重要だが、技術者の士気も上がることのメリットが大きい。技術者の士気はなかなか目に見えに…

Google Wave: 「てめーはおれを怒らせた」ボットを作ってみた

「てめーはおれを怒らせた」ボットといきなり言われても何のことだか分からないと思うけど、要はユーザの発言に含まれる特定の文字に反応して動作するGoogle Waveのボット billowlet@appspot.com を作成したのだ。

追記(2010/3/7): Google Wave Robots API v2がリリースされたので、新しいAPIでボットを書き直してみた。古いAPIは今後使用できなくなるようなので、今のうちに新しいAPIに移行した方が良いと思う。


先日、Google Waveの開発者用アカウントをGoogleからもらえたので早速何か作ってみることにした。どうせならGoogle App Engineを利用したかったので簡単に作れそうなボット(bot)を作成してみたわけだ。因みに元ネタのジョジョの奇妙な冒険とは言い回しが似ているというだけで内容とは関係ないので悪しからず。

このボットはユーザの発言内容に含まれる特定の文字に反応して動作し、ネコみたいな喋り方にさせられたり、英語や中国語で喋らされたり、笑いっぱなしにさせられたり、どもらされたりと、ユーザの発言がいろいろ変化する。因みに、「ごめんなさい」もしくは「ゆるして」と言うことで、動作を取り消すことができる。画像は実際の使用例だ。

ボットのアカウントはbillowlet@appspot.comで、使い方はGoogle WaveのContactsパネル内にある+ボタンでこのアカウントを追加するだけだ。そして、このボットアカウントをWaveに参加させればよい。因みに、ボットに使われている仔猫のアイコンについてはフリー素材ROKOの画像を利用させてもらった。

以下に「てめーはおれを怒らせた」ボットのデモのリンクを張っておくが、こちらはWave Sandboxアカウント所持者のみが利用できる。

「てめーはおれを怒らせた」ボット デモ

実際に使ってみて、このGoogle Waveはとても面白いWebアプリケーションだと思った。今回のアプリケーション作成でも将来性を強く感じることができたので、これから多くの人が使うことでどのように発展していくのか楽しみだ。

以下にGoogle App Engine上のソースコードを示しておく。ところで、stringモジュールのtranslate関数がunicodeに対してちゃ…

Androidアプリケーションを開発するための準備

来月、海外に出張することもあってdocomoのHT-03Aを購入してしまった。本当は海外で使うというのは口実でAndroidアプリケーションを開発したいだけだったりする。ここでは個人的なメモも兼ねて、Windows上でAndroidアプリケーションを開発するための準備について記しておく。

まず、Eclipse Classicをダウンロード(現時点の最新版は3.5.1)して、それを適当なディレクトリに展開する。C:\に展開した場合、C:\eclipse\というディレクトリができる。因みに日本語版でも問題ないと思うが、自分は英語版のEclipseを使っている。

次にAndroid SDKをダウンロード(現時点の最新プラットフォームは2.0 "eclair")して、やはり適当な場所に展開する。C:\android\に展開した場合、C:\android\android-sdk-windows\というディレクトリが作成される。C:\android\android-sdk-windows\toolsを環境変数PATHに追加しておく。

展開したディレクトリにあるSDK Setup.exeを実行すると、Android SDK and AVD Managerが起動するので、そのままプラットフォームをアップデートする。もし、SSLでエラーが出る場合は、Settingsの"Force https://... sources to be fetched using http://..."のチェックボックスをオンにすること。Installed Packagesでインストールされたプラットフォームを確認できる。必要なバージョンのプラットフォームがインストールされていないときは、Available Packagesで必要なバージョンをインストールできる。

Androidのアップデートが終わったら、Eclipseを起動させる。最初に作業ディレクトリ(workspace)を訊かれるが適当なディレクトリを指定する。起動したら[Help]-[Install New Software...]でAddボタンを押し、NameにAndroid Plugin、Locationにhttps://dl-ssl.google.com/android/eclipse/を指定…

無線LANで現在位置を取得してGoogleマップとストリートビューで表示する

昨年の8月に書いた記事、「Google App Engine: Gearsで位置情報を取得してストリートビューで表示させる」で、無線LANから取得した現在位置をGoogleマップストリートビューで表示するウェブアプリを作ったが、今回、それをブログなどにもそのまま貼り付けられるようにしてみた。もともと、JavaScriptを使ったアプリなのでそれほど変更するところもなかったのだが、無用な部分を削除し、きちんと画面にエラーメッセージを表示するようにした。動作させるためにはGearsをインストールしている必要がある。

無線LANから現在位置情報を取り出すためにGearsのGeolocation APIを使った。位置情報を取り出したらあとはGoogle Maps APIでそれをGoogleマップとストリートビューで表示させるだけだ。因みに、今年の7月からGoogleマップの画面で左上にある四角いボタンを押すと現在位置を表示できるようになっている。

今回のアプリでは、現在位置を示すマーカーに自作の扇形アイコンを使った。ストリートビューの向きと連動している。ペグマン(人型アイコン)でもよかったのだろうけど、個人的には向いている方向が分かりづらいと思う。



以下にソースファイルを示す。ページを読み込んだ際にGearsにより位置情報を取得している。

<script src="http://maps.google.com/maps?file=api&v=2.x&key=Google Maps API Key" type="text/javascript"></script> <script type="text/javascript" src="http://code.google.com/apis/gears/gears_init.js"></script> <script type="text/javascript"> var map; var pano; var overlayInstance = null; var marker; var info_window = false; var lat…

Python: 画像で与えられた迷路に対し2点間の最短経路を求める

迷路の描かれた画像に対して、ピクセルの座標で指定したスタート地点とゴール地点の最短経路を求めるプログラムをPython+PILで書いてみた。使用する画像は、デジカメで撮ったものでも、ウェブから拾ってきたものでも、ペイントソフトで自作したものでも構わない。

まずは使用例を見て欲しい。この画像は携帯カメラで撮った自作の簡単な迷路だ(画像上)。それに対して指定した2点間の最短経路を赤線で示してみた(画像下)。ピクセル単位で計測しているので赤線が若干ガタガタしていて完全な最短経路ではないがほぼ最短と考えていいだろう。迷路画像(画像上)をmaze01.jpgとし、スタート地点の座標が(240, 160)、ゴール地点の座標が(210, 400)の場合、コマンドラインで以下のように実行する。

maze_solver.py maze01.jpg -s 240 160 -g 210 400

これで最短経路を求めることができ、画像ビューアが立ち上がって経路の描かれた画像が表示される(画像下)。画像ビューアではなく画像ファイル(ここではmaze01out.jpgとする)に出力したい場合は、以下のようにする。

maze_solver.py maze01.jpg -s 240 160 -g 210 400 -o maze01out.jpg

このプログラムは2つのパートで成り立っていて、一つは画像認識を使った画像データの領域分けであり、もう一つはその領域内の2点間の経路探索である。それぞれ、連結成分ラベル付け(connected component labeling, CCL)アルゴリズムA*探索アルゴリズムを利用して処理している。詳細についてはそれぞれのリンク先と最後に示したソースコードを参照して欲しい。

次の例は、Wikipediaの迷路の項目で例示されている迷路画像(画像上)を解いてみたものだ(画像中、下)。いずれも迷路の真ん中の小部屋(270, 130)をスタート地点とし、画像中段ではゴールを左上(0, 0)、下段では右下(490, 268)とした。スタートとゴールまでの経路は複数あるが、いずれも最短経路を示している。

画像上段をmaze02.pngとした場合、画像中段、下段は、それぞれ以下のように実行して作成した。

maze_solver.py maze02.png -s 2…

C++: STL algorithmのlower_boundとupper_boundの使い方

C++ STLのalgorithmに入っているlower_boundとupper_boundが間違えやすいのでメモ。

vector<int>で定義されたコンテナvの要素のうち、A以上、B以下の要素を求める場合。

vector<int>::iterator a = lower_bound(v.begin(), v.end(), A); vector<int>::iterator b = upper_bound(v.begin(), v.end(), B); if (a != v.end() && b != v.begin() && *a <= *(b - 1)) cout << "[" << *a << ", " << *(b - 1) << "]" << endl; else cout << "no element" << endl;

*aが最小の要素、*(b-1)が最大の要素になる。

A以上、B未満の場合。

vector<int>::iterator a = lower_bound(v.begin(), v.end(), A); vector<int>::iterator b = lower_bound(v.begin(), v.end(), B); if (a != v.end() && b != v.begin() && *a <= *(b - 1)) cout << "[" << *a << ", " << *(b - 1) << "]" << endl; else cout << "no element" << endl;

因みに、lower_boundとupper_boundに渡すコンテナはソートされている必要がある。

#include <iostream&…

JavaScriptで素数を計算して動的に表示する

JavaScriptを使って素数を計算して、それを動的に表示してみた。今更という感じもするけど、10行そこそこでこのような動的な表示ができるというのは、とても便利だと思う。とは言え、普段はあまりJavaScriptを使ったHTMLは書いてないな。

までの素数

テキストボックスに数字を入力すると、その数までの素数を計算して表示する。最大入力桁を5桁にしたので、99,999までの素数を求めることができる。括弧内の数値は求めた素数の数を示す。

複数のブラウザ(Google Chrome, Firefox, IE8, Safari4)で確認してみたけど、最近はどのブラウザもJavaScriptが速い。今後、ますますJavaScript、特にAjaxなどは要の技術になっていくのだろうな。

以下にソースを示す。

<script type="text/javascript"><!-- function calcPrimes(data) { var primes = []; if (data.value >= 2) primes.push(2); for (i = 3; i <= data.value; i += 2) { for (j = 0; i > primes[j] * primes[j] && i % primes[j] != 0; j++); if (i < primes[j] * primes[j]) primes.push(i); } document.getElementById("primes").innerHTML = primes.length ? " (" + primes.length + "): " + primes.join(", ") : ""; } // --></script> <form><input type="text" size="5" maxlength="5" onkeyup="…

結局Pythonを使ってコマンドラインで動作するTwitterクライアントを作ってしまった

Twitterのアカウントを取ってから既に1年半になるが、活発に使っているとは言い難い。その原因の一つとしてTwitterのクライアントがある。どうにも自分が利用するのにピッタリだと思うクライアントが見つからなかったのだ。そこで結局、自分の好みに合わせてコマンドライン上で動作するシンプルなTwitterクライアントをPythonで作ってしまった。しかも、ワンライナー(1行プログラム)。

最初の頃はいくつかのクライアントを使ってみたのだが、PCでの作業はシェルで行うことが多いので別のウィンドウを開きたくなかったり、Windows、Unix、MacなどのOSが変わっても同じクライアントを使いたかったり、GUIじゃなくてCUIで操作したかったり、それほど使い込むつもりがないので極力シンプルでコンパクトになっていて欲しかったり、そもそもクライアントをインストールしたくなかったりと、かなり条件を厳しく求めていたら使えるクライアントがなくなってしまい、結局、公式サイトもしくは自分で作成した掲示板からたまにつぶやくだけになってしまった(ただし、Twitterfeedは利用している)。

しかし、最近になってタイムラインをよく眺めるようになり、これが結構面白いと気がついた。自分と違う考え方に触れるのは楽しい。そして、自分ももう少しつぶやいてみようかと思ったのだが、公式サイトや掲示板からのポストはいちいちブラウザを開かなくてはならず手軽だとは言い難かった。

そこで、先日、PythonのワンライナーでTwitterを使えるようにしたこともあり、もう少し改良してそれをクライアントにすることにした。Pythonスクリプトなら、Pythonが入っていればどのOSでも動作するし、使い方はどこでも一緒で、コマンドラインでそのまま使え、タイムラインをgrepなどで簡単に選択表示できる。それに、たった1行のソースコードなので簡単に中身を確認でき、パスワード漏洩やキーロガーなどを心配しなくてもいい。

tw.py

でタイムラインを取得することができ、

tw.py つぶやき tw.py つぶやき http://handasse.blogspot.com/ ブログのURLです。 tw.py "つぶやき&つぶやき" tw.py "つぶやき つぶやき"

PythonのワンライナーでTwitterを使う

Twitterでつぶやいたり、タイムラインを取得したりするPythonのワンライナー(1行プログラム)を作ってみた。取り敢えずWindowsで動作は確認した。Pythonさえ入っていればどこでも動くと思う。シェルやcronに組み込んだり、ウェブアプリや自作プログラムで利用したり、Python以外に必要なものがないから手軽に使えるんじゃないかな。ただ、ユーザ名とパスワードは生テキストなのでその辺は気をつけるべきかも。

まず、Twitterでつぶやくワンライナー。

python -c "import urllib,urllib2;pm=urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm();pm.add_password(None,'twitter.com','username','password');urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(urllib2.HTTPBasicAuthHandler(pm)));urllib2.urlopen('http://twitter.com/statuses/update.xml',urllib.urlencode({'status':'つぶやき'.decode('cp932').encode('utf-8')}))"

次に、タイムライン取得。simplejsonを使っている。

python -c "import sys,urllib,urllib2,xml.sax.saxutils,simplejson;pm=urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm();pm.add_password(None,'twitter.com','username','password');urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(urllib2.HTTPBasicAuthHandler(pm)));sys.stdout.write(''.join(['%s: %…

Windows PowerShellを便利に使うための10のミニテクニック

Microsoftが提供していてWindows 7では標準搭載になるWindows PowerShellがもっと広まって欲しいこともあって、CodeZineWindowsのコマンドプロンプトを便利に使うための10のミニテクニックのPowerShell版を書いてみた。

まず、Windows PowerShell 2.0 CTP3をダウンロードして、インストールする。さらに便利に使うためにPowerShell Community ExtensionsからPSCX 1.2をダウンロード・インストールする。

さて、これで準備が整った。因みに以下のテクニックは、Windows XP、Vista、Windows 7のどのOSでも使えると思う(ただし、確認したのはXPのみ)。

コマンドプロンプトからエクスプローラに移動する

以下のように起動するだけ。

ii .

エクスプローラからコマンドプロンプトに移動する

これは標準では難しいと思う。自分はエクスプローラの使い勝手には非常に不満を持っているので、ずいぶん前からWindowsではFileVisorを使っている。FileVisorであれば以下のコマンドをホットキーに登録しておくことで、現在のディレクトリをカレントディレクトリとして一発でPowerShellを開くことができる。

C:\WINDOWS\system32\windowspowershell\v1.0\powershell.exe -NoExit -Command Set-Location $P

カレントディレクトリを記憶し、あとで戻ってくる

これはそのまま、pushd .とpopdが使える。

2つのディレクトリを行ったり来たりする

これもほとんど一緒。

doskey /exename=powershell.exe d1=cd $pwd

一時的にネットワークドライブを割り当てる必要はない

PowerShellではcdでそのままネットワークをまたげるので必要ないと思う。

cd \\computer1\project1\program1

処理結果をクリップボードにコピーする

ocb (Out-Clipboard)を使う。

dir | ocb tree | ocb

因みに、gcb (Get-Clipboard)を使うことで、PowerShell上に貼り付けもできる。

gcb

ずれたイン…