【?】コマンドの使い方・オプション編[Discord Bot]

本記事では、以下の項目について説明をする。

• ? コマンドの基本的な使い方
• ? コマンドのオプション

正直コマンドのオプションを増やしすぎた

Discordから受け取ったメッセージを実行する、SQLクラスのインスタンスを生成

from SQL import SQL
Query=SQL()

? コマンドの基本的な使い方

? コマンドの引数,出力,説明を見る

? コマンドの引数,出力,説明を見るには、!psql コマンド名を使う。

2行目は、引数1,引数2,引数3 ==> 出力1,出力2,出力3の形式で出力される。

コマンド名を省略して、!psqlと入力すると、すべての ? コマンドの説明が表示される。

実行例 (23/8/7現在)

!psql sev

sev
技, -, -  ==> ポケモン, -, -
その技を覚えるポケモンを表示する
----------------------------------------------------------
sevty
技, タイプ, -  ==> ポケモン, -, -
その技を覚える指定したタイプをもつポケモンを表示する
----------------------------------------------------------
sevdt
技, -, -  ==> ポケモン, -, -
その技の技タイプとタイプ不一致で、その攻撃技を覚えるポケモンを表示する
----------------------------------------------------------

? コマンドの実行

Query.exe()の括弧の文をDiscordで送信すると、結果が返ってくる。

基本的な構文は、?コマンド名 引数1 引数2 ...

例えば、?sev ちょうはつを入力すると、ちょうはつを覚えるポケモンが表示される。

Query.exe("?sev ちょうはつ")

	name
0	イダイナキバ
1	ヤトウモリ
2	ケロマツ
3	ミジュマル
4	サナギラス
...	...
213	コノヨザル
214	マニューラ
215	ゲンガー
216	スリーパー
217	ベトベトン

218 rows × 1 columns

?speed 90 130のように、引数を複数とるコマンドも存在する。

!psql speed

speed
種族値, 種族値, -  ==> 種族値, ポケモン, -
そのS種族値以上かつ指定したS種族値以下のポケモンを表示する
----------------------------------------------------------

Query.exe("?speed 90 130")

	s	name
0	130	ミュウツー
1	130	サンダース
2	130	コオリッポ(ナイス)
3	130	ムゲンダイナ
4	130	レイスポス
...	...	...
148	90	コノヨザル
149	90	ニャース(アローラ)
150	90	ニャース
151	90	ディグダ(アローラ)
152	90	ディアルガ

153 rows × 2 columns

?コマンドを合成する

and オプション (ポケモン名で内部結合)

S種族値が90以上130以下 かつ ちょうはつを覚えるポケモンを表示したいとする。

つまり、?speed 90 130と?sev ちょうはつを合成したい。

これは、?speed 90 130 and ?sev ちょうはつと入力することで合成できる。

なお、andは省略できるので、?speed 90 130 ?sev ちょうはつと入力しても同じ。

Query.exe("?speed 90 130 ?sev ちょうはつ")

	s	name
0	130	ミュウツー
1	130	レイスポス
2	126	ファイアロー
3	125	マニューラ
4	123	オンバーン
...	...	...
76	90	ブロロローム
77	90	カラミンゴ
78	90	コノヨザル
79	90	ニャース(アローラ)
80	90	ニャース

81 rows × 2 columns

複数のコマンドを合成することもできる。

Query.exe("?speed 90 130 and ?sev ちょうはつ ?sev ステルスロック")

	s	name
0	120	アルセウス
1	115	アグノム
2	112	ルガルガン(まひる)
3	110	ルガルガン(たそがれ)
4	101	ランドロス(化身)
5	100	ミュウ
6	98	サザンドラ
7	95	オコリザル
8	92	ワルビアル
9	91	ランドロス(霊獣)
10	90	コノヨザル

※1 コマンド合成の順番について

展開

コマンドは左から順番に実行され、コマンド合成は、左側のポケモン名を基準に合成される。

そのため、?sppedと?sevの順番を入れ替えて、?sev ちょうはつ and ?speed 90 130と入力すると、

1. ちょうはつを覚えるポケモンがピックアップされる

2. ちょうはつを覚えるポケモンのうち、S種族値が90~130のポケモン

という処理がなされるので、結果はS種族値の順番に並ばない。

Query.exe("?sev ちょうはつ and ?speed 90 130")

	name	s
0	テツノイサハ	104
1	トルネロス(霊獣)	121
2	トルネロス(化身)	111
3	タギングル	110
4	イッカネズミ	111
...	...	...
76	バスラオ(赤)	98
77	ファイヤー(ガラル)	90
78	サンダー(ガラル)	100
79	ビリリダマ(ヒスイ)	100
80	ビリリダマ	100

81 rows × 2 columns

この問題は後述のsortオプションで解決できる。

Query.exe("?sev ちょうはつ and ?speed 90 130 sort s d")

	name	s
0	ミュウツー	130
1	レイスポス	130
2	ファイアロー	126
3	マニューラ	125
4	オンバーン	123
...	...	...
76	ヤルキモノ	90
77	ニャース	90
78	ファイヤー(ガラル)	90
79	コノヨザル	90
80	ブロロローム	90

81 rows × 2 columns

※2 コマンドの合成の詳細について

展開

コマンド合成は、内部的にはandオプションによって実行されている。

また、andオプションはポケモン(列名がnameのもの)以外で結合することができない。

任意の結合を行いたい場合は、後述のinnner,outer,left,rightオプションを使う。

or オプション (ポケモン名で外部結合)

ちょうはつ もしくは アンコールを覚えるポケモンを表示したいとする。

このときは、andではなくorを使う。

Query.exe("?sev ちょうはつ or ?sev アンコール")

	name
0	イダイナキバ
1	ヤトウモリ
2	ケロマツ
3	ミジュマル
4	サナギラス
...	...
264	ルリリ
265	キマワリ
266	ヒマナッツ
267	ププリン
268	ピチュー

269 rows × 1 columns

引数を省略する

引数は * を入力することで、省略することができる。

例えば、?heal *と入力すると、回復技と、その回復技を覚えるポケモンの組がすべて表示される。

Query.exe("?heal *")

	name	move
0	ピカチュウ	プレゼント
1	ピカチュウ	ねがいごと
2	ピカチュウ	ドレインキッス
3	ライチュウ	ねがいごと
4	ライチュウ	ドレインキッス
...	...	...
687	トドロクツキ	はねやすめ
688	テツノブジン	ドレインパンチ
689	コライドン	ドレインパンチ
690	ミライドン	パラボラチャージ
691	テツノイサハ	ギガドレイン

692 rows × 2 columns

引数が複数ある場合は、省略したい箇所に*をつける。

Query.exe("?speed 140 *")

	s	name
0	200	レジエレキ
1	150	マルマイン
2	150	マルマイン(ヒスイ)
3	150	バドレックス(こくば)
4	148	ザシアン(王)
5	142	ドラパルト

※3 * の内部的な処理について

展開

? コマンドを登録する際に、SQL文に?を埋め込むことで、コマンドに引数を設定することができる。

*(任意入力)はクエリ内部で以下の変換表に従って変換されている。

	変換前(sqlcmd.cmd)	変換後(PostgreSQL)
不等号	>=?	>=0
不等号	?<=	0<=
不等号	<=?	<=65535
不等号	?>=	65535>=
不等号	>?	>0
不等号	?<	0<
不等号	<?	<65535
不等号	?>	65535>
中間一致	'%'||?||'%'	'%'
前方一致	'%'||?	'%'
後方一致	?||'%'	'%'
等号	=?	LIKE '%'
等号否定	!=?	LIKE '%'
IN句	? IN (	'%' IN ('%',
NOT IN句	? NOT IN (	'%' IN ('%',

上の表の変換前(sqlcmd.cmd)は!psqlcmd コマンド名で確認できるクエリ。

!psqlcmd heal　

heal
SELECT pokedex.name,move.move FROM move,poke2move,pokedex WHERE 
+ pokedex.name LIKE '%' --変換後
- pokedex.name = ? --変換前
AND poke2move.id = pokedex.id AND move.id = poke2move.moveid AND move.text like '%HP%回復する%' ORDER BY pokedex.id 

? コマンドのオプション

前提として、? コマンドは引数に応じて表を１つ返す。

そして、コマンドのオプションは3種類ある。

• 1つの表を1つの表に変換するもの(sort,where,drop,loc,rename,dup,desc,groupby)
• 2つの表を1つの表に結合するもの(and,or,inner,outer,left,right,diff)
• 出力形式を変更するもの(show,out,plot)

1つの表を1つの表に変換するもの

sort オプション (順番を並び替える)

ネクロズマのフォルム違いを、S種族値順に並び替えたいとする。

これは、sort s dを付けることで実現できる。

dは降順に並び替える場合。また、dは省略できるので、sort sと入力しても同じ。

Query.exe("?st ネクロズマ sort s")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	ウルトラネクロズマ	97	167	97	167	97	129	754
1	ネクロズマ	97	107	101	127	89	79	600
2	ネクロズマ(日食)	97	157	127	113	109	77	680
3	ネクロズマ(月食)	97	113	109	157	127	77	680

昇順に並び替える場合は、sort h aと入力する。

Query.exe("?st ネクロズマ sort s a")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	ネクロズマ(日食)	97	157	127	113	109	77	680
1	ネクロズマ(月食)	97	113	109	157	127	77	680
2	ネクロズマ	97	107	101	127	89	79	600
3	ウルトラネクロズマ	97	167	97	167	97	129	754

上の実行結果では、日食ネクロと月食ネクロの s=77 で同じだが、b,c,dに関しては値が異なっている。

そのため、複数列を基準にソートしたい場合は、sort s,b a,aのように入力する。

すると、S種族値で昇順にソートしたあと、さらにB種族値で昇順にソートした結果が得られる。

Query.exe("?st ネクロズマ sort s,b a,a")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	ネクロズマ(月食)	97	113	109	157	127	77	680
1	ネクロズマ(日食)	97	157	127	113	109	77	680
2	ネクロズマ	97	107	101	127	89	79	600
3	ウルトラネクロズマ	97	167	97	167	97	129	754

where オプション (条件を満たす行を抽出する・列を追加する)

複雑な条件を指定する場合は、条件を`(バッククォート)で囲って記述する。

内部的には、pandasのpd.evalメソッドが呼び出されている。脆弱性があるとかないとか

※バッククォートは、JISキーボードならShift+@で入力できます

※SQLのWHERE句と同じなのでwhereオプションと呼ぶことにします

以下は、物理耐久指数 = H実数値*性格補正込みB実数値 >=50000 のポケモンを表示している。

Query.exe("?st * `(h+107)*(b+52)*1.1>=50000`")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	メガヤドラン	95	75	180	130	80	30	590
1	ハガネール	75	85	200	55	65	30	510
2	メガハガネール	75	125	230	55	95	30	610
3	メガボスゴドラ	70	140	230	60	80	50	630
4	レジロック	80	100	200	50	100	50	580
5	クレベース	95	117	184	44	46	28	514
6	クレベース(ヒスイ)	95	127	184	34	36	38	514
7	ジガルデ(パーフェクト)	216	100	121	91	95	85	708
8	メルメタル	135	143	143	80	65	34	600
9	ディンルー	155	110	125	55	80	45	570

また、物理耐久指数を、新しい列 hb として表に加えたい場合は、以下のように記述する。

Query.exe("?std ?st * `hb=(h+107)*(b+52)*1.1`")

	name	h	a	b	c	d	s	sum	hb
0	リザードン	78	84	78	109	85	100	534	26455.0
1	ライチュウ	60	90	55	90	80	110	485	19655.9
2	ライチュウ(アローラ)	60	85	50	95	85	110	485	18737.4
3	プクリン	140	70	45	85	50	45	435	26354.9
4	モルフォン	70	65	60	90	75	90	450	21806.4
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
290	イーユイ	55	80	80	135	120	100	570	23522.4
291	トドロクツキ	105	139	71	55	101	119	590	28683.6
292	テツノブジン	74	130	90	120	60	116	590	28272.2
293	ウネルミナモ	99	83	91	125	83	109	590	32403.8
294	テツノイサハ	90	130	88	70	108	104	590	30338.0

295 rows × 9 columns

文字列に関する条件や、複数条件を指定することも可能。

Query.exe("?st * `name=='ケッキング'  or name in ['カミツルギ','ラムパルド']`")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	ケッキング	150	160	100	95	65	100	670
1	ラムパルド	97	165	60	65	50	58	495
2	カミツルギ	59	181	131	59	31	109	570

正規表現なども利用できる。

※@df.aでローカル変数dfにアクセスできる

※@df.a>=160はa>=160と同じ。

Query.exe("?st * `(name.str.match('メガ.*') or name.str.contains('イルカマン')) and @df.a>=160`")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	メガミュウツーX	106	190	100	154	100	130	780
1	メガヘラクロス	80	185	115	40	105	75	600
2	メガバンギラス	100	164	150	95	120	71	700
3	メガバシャーモ	80	160	80	130	80	100	630
4	メガジュペッタ	64	165	75	93	83	75	555
5	メガレックウザ	105	180	100	180	100	115	780
6	メガガブリアス	108	170	115	120	95	92	700
7	メガエルレイド	68	165	95	65	115	110	618
8	メガディアンシー	50	160	110	160	110	110	700
9	イルカマン(マイティ)	100	160	97	106	87	100	650

※4 whereオプション内における* の内部的な処理について

展開

whereオプション付きのコマンドを登録する際に、where句内、`(バッククォート)の内側に引数 ? を設定することができる。

whereオプション内で、*(任意入力)はクエリ内部で以下の変換表に従って変換されている。

	変換前(sqlcmd.cmd)	変換後(PostgreSQL)
不等号	>=?	>=0
不等号	?<=	0<=
不等号	<=?	<=65535
不等号	?>=	65535>=
不等号	>?	>0
不等号	?<	0<
不等号	<?	<65535
不等号	?>	65535>
等号	=="?"	.str.match('.*')
等号否定	!="?"	.str.match('.*')
中間一致	.str.contains("?")	.str.match('.*')
前方一致	.str.startswith("?")	.str.match('.*')
後方一致	.str.endswith("?")	.str.match('.*')

!psqlcmd spe

spe
?showS * ?single * drop rank 
+ `0<=a_s<=65535` --変換後
- `?<=a_s<=?` --変換前
sort a_s,s d,d

loc オプション (列を抽出)

?st *で、全ポケモンの種族値データを表示できる。

Query.exe("?st *")

	name	h	a	b	c	d	s	sum
0	フシギダネ	45	49	49	65	65	45	318
1	フシギソウ	60	62	63	80	80	60	405
2	フシギバナ	80	82	83	100	100	80	525
3	メガフシギバナ	80	100	123	122	120	80	625
4	ヒトカゲ	39	52	43	60	50	65	309
...	...	...	...	...	...	...	...	...
1172	テツノブジン	74	130	90	120	60	116	590
1173	コライドン	100	135	115	85	100	135	670
1174	ミライドン	100	85	100	135	115	135	670
1175	ウネルミナモ	99	83	91	125	83	109	590
1176	テツノイサハ	90	130	88	70	108	104	590

1177 rows × 8 columns

上の表から、name,sum の列だけを抽出したい場合は、loc name,sumと入力する。

Query.exe("?st * loc name,sum")

	name	sum
0	フシギダネ	318
1	フシギソウ	405
2	フシギバナ	525
3	メガフシギバナ	625
4	ヒトカゲ	309
...	...	...
1172	テツノブジン	590
1173	コライドン	670
1174	ミライドン	670
1175	ウネルミナモ	590
1176	テツノイサハ	590

1177 rows × 2 columns

上の表から、name, h, a, b のように連続している列を抽出したい場合は、loc name:bと入力する。

Query.exe("?st * loc name:b")

	name	h	a	b
0	フシギダネ	45	49	49
1	フシギソウ	60	62	63
2	フシギバナ	80	82	83
3	メガフシギバナ	80	100	123
4	ヒトカゲ	39	52	43
...	...	...	...	...
1172	テツノブジン	74	130	90
1173	コライドン	100	135	115
1174	ミライドン	100	85	100
1175	ウネルミナモ	99	83	91
1176	テツノイサハ	90	130	88

1177 rows × 4 columns

drop オプション (列を削除する)

種族値データから、c, sum の列を削除するには、drop c,sumと入力する。

Query.exe("?st * drop c,sum")

	name	h	a	b	d	s
0	フシギダネ	45	49	49	65	45
1	フシギソウ	60	62	63	80	60
2	フシギバナ	80	82	83	100	80
3	メガフシギバナ	80	100	123	120	80
4	ヒトカゲ	39	52	43	50	65
...	...	...	...	...	...	...
1172	テツノブジン	74	130	90	60	116
1173	コライドン	100	135	115	100	135
1174	ミライドン	100	85	100	115	135
1175	ウネルミナモ	99	83	91	83	109
1176	テツノイサハ	90	130	88	108	104

1177 rows × 6 columns

rename オプション (列名を変更する)

?st *で、列名を nameからpokemonに、sumから合計種族値 に変更したいとする。

このときは、rename name:pokemon,sum:合計種族値と入力する。

Query.exe("?st * rename name:pokemon,sum:合計種族値")

	pokemon	h	a	b	c	d	s	合計種族値
0	フシギダネ	45	49	49	65	65	45	318
1	フシギソウ	60	62	63	80	80	60	405
2	フシギバナ	80	82	83	100	100	80	525
3	メガフシギバナ	80	100	123	122	120	80	625
4	ヒトカゲ	39	52	43	60	50	65	309
...	...	...	...	...	...	...	...	...
1172	テツノブジン	74	130	90	120	60	116	590
1173	コライドン	100	135	115	85	100	135	670
1174	ミライドン	100	85	100	135	115	135	670
1175	ウネルミナモ	99	83	91	125	83	109	590
1176	テツノイサハ	90	130	88	70	108	104	590

1177 rows × 8 columns

dup オプション (重複行を抽出する)

フォルムチェンジがあるポケモンを表示したいとする。

?tb テーブル名でテーブルの全データを表示できる(ただし、表示できるデータには文字制限がある)

このコマンドを使って、?tb pokedex loc no,nameと入力することでpokedexテーブルから図鑑番号と名前を抽出できる。

Query.exe("?tb pokedex loc no,name")

	no	name
0	1	フシギダネ
1	2	フシギソウ
2	3	フシギバナ
3	3	メガフシギバナ
4	4	ヒトカゲ
...	...	...
1172	1006	テツノブジン
1173	1007	コライドン
1174	1008	ミライドン
1175	1009	ウネルミナモ
1176	1010	テツノイサハ

1177 rows × 2 columns

さらに、dup noと入力することで、図鑑番号が重複している(≒フォルムチェンジがある)ポケモンを抽出できる。

Query.exe("?tb pokedex loc no,name dup no")

	no	name
0	3	フシギバナ
1	3	メガフシギバナ
2	6	リザードン
3	6	メガリザードンX
4	6	メガリザードンY
...	...	...
301	916	パフュートン♀
302	931	イキリンコ(青・緑)
303	931	イキリンコ(白・黄)
304	964	イルカマン(ナイーブ)
305	964	イルカマン(マイティ)

306 rows × 2 columns

dupの引数は複数とることができ、図鑑番号と合計種族値が重複しているポケモンを抽出することもできる。

Query.exe("?tb pokedex loc no,name,sum dup no,sum")

	no	name	sum
0	6	メガリザードンX	634
1	6	メガリザードンY	634
2	19	コラッタ	253
3	19	コラッタ(アローラ)	253
4	20	ラッタ	413
...	...	...	...
188	905	ラブトロス(霊獣)	580
189	916	パフュートン♂	489
190	916	パフュートン♀	489
191	931	イキリンコ(青・緑)	417
192	931	イキリンコ(白・黄)	417

193 rows × 3 columns

unique オプション (重複行の削除)

dupの逆操作。

例えば、unique noと入力すると、図鑑番号が重複する2番目以降の行が削除される。

また、uniqueもdup同様、複数列を対象にできる。

Query.exe("?tb pokedex loc no,name unique no")

	no	name
0	1	フシギダネ
1	2	フシギソウ
2	3	フシギバナ
3	4	ヒトカゲ
4	5	リザード
...	...	...
1005	1006	テツノブジン
1006	1007	コライドン
1007	1008	ミライドン
1008	1009	ウネルミナモ
1009	1010	テツノイサハ

1010 rows × 2 columns

desc オプション (データを要約する)

?showS ポケモン名でそのポケモンのS実数値を表示できる。

Query.exe("?showS コオリッポ")

	a_s	name	set1	set2	s
0	400.0	コオリッポ(ナイス)	最速	こうそくいどう	130
1	364.0	コオリッポ(ナイス)	準速	こうそくいどう	130
2	300.0	コオリッポ(ナイス)	最速	+1	130
3	300.0	コオリッポ(ナイス)	無振	こうそくいどう	130
4	273.0	コオリッポ(ナイス)	準速	+1	130
5	224.0	コオリッポ(アイス)	最速	こうそくいどう	50
6	204.0	コオリッポ(アイス)	準速	こうそくいどう	50
7	200.0	コオリッポ(ナイス)	最速		130
8	182.0	コオリッポ(ナイス)	準速		130
9	168.0	コオリッポ(アイス)	最速	+1	50
10	153.0	コオリッポ(アイス)	準速	+1	50
11	150.0	コオリッポ(ナイス)	無振		130
12	140.0	コオリッポ(アイス)	無振	こうそくいどう	50
13	121.0	コオリッポ(ナイス)	最遅		130
14	112.0	コオリッポ(アイス)	最速		50
15	102.0	コオリッポ(アイス)	準速		50
16	70.0	コオリッポ(アイス)	無振		50
17	49.0	コオリッポ(アイス)	最遅		50

このとき、descオプションをつけると、各列のデータの統計量(stat)を確認できる。(->詳細な仕様)

• count …行数
• unique…重複していない(一意な)要素の個数
• top …最頻値
• freq …最頻値の出現回数
• mean …平均値
• min …最小値
• max …最大値

Query.exe("?showS コオリッポ desc")

	stat	a_s	name	set1	set2	s
0	count	18.000000	18	18	18	18.00000
1	unique	NaN	2	4	3	NaN
2	top	NaN	コオリッポ(ナイス)	最速		NaN
3	freq	NaN	9	6	8	NaN
4	mean	195.111111	NaN	NaN	NaN	90.00000
5	std	98.618033	NaN	NaN	NaN	41.15966
6	min	49.000000	NaN	NaN	NaN	50.00000
7	25%	125.750000	NaN	NaN	NaN	50.00000
8	50%	175.000000	NaN	NaN	NaN	90.00000
9	75%	260.750000	NaN	NaN	NaN	130.00000
10	max	400.000000	NaN	NaN	NaN	130.00000

groupby オプション (データを集約する)

コオリッポのS実数値データを、(name,set2) に関して集約を行いたいとする。

こうすることで、set1=[ 最遅, 無振, 準速, 最速 ] のデータを1行にまとめることができる。

内部的にはpandasのgroupbyメソッドが呼び出されている。

Query.exe("?showS コオリッポ groupby name,set2 a_s:max;min,set1:count")

	name	set2	a_s.max	a_s.min	set1.count
0	コオリッポ(アイス)		112.0	49.0	4
1	コオリッポ(アイス)	+1	168.0	153.0	2
2	コオリッポ(アイス)	こうそくいどう	224.0	140.0	3
3	コオリッポ(ナイス)		200.0	121.0	4
4	コオリッポ(ナイス)	+1	300.0	273.0	2
5	コオリッポ(ナイス)	こうそくいどう	400.0	300.0	3

2つの表を1つの表に結合するもの

and, or オプション (ポケモン名で結合)

こちらはすでに解説したので省略。

内部的にはpandasのmergeメソッド が呼び出されている。

inner, outer, left, right オプション (任意の列で結合)

こちらもpandasのmergeメソッド が呼び出されている。

innerの構文は?cmd1 inner 結合列名 ?cmd2

outer, left, rightも構文は同じ。

例えば、S種族値が140以上のポケモンの種族値を表示したいとする。

andオプションの場合は、ポケモン名(name)の列が結合キーとなる。

そのため、sは結合キーとみなされず、接尾辞(suffix)がつく。

Query.exe("?minS 140 ?st *")

	s_x	name	h	a	b	c	d	s_y	sum
0	200	レジエレキ	80	100	50	100	50	200	580
1	150	マルマイン	60	50	70	80	80	150	490
2	150	マルマイン(ヒスイ)	60	50	70	80	80	150	490
3	150	バドレックス(こくば)	100	85	80	165	100	150	680
4	148	ザシアン(王)	92	150	115	80	115	148	700
5	142	ドラパルト	88	120	75	100	75	142	600

innerを使って、(s,name)を結合キーとすると、以下のように出力される。

Query.exe("?minS 140 inner s,name ?st *")

	s	name	h	a	b	c	d	sum
0	200	レジエレキ	80	100	50	100	50	580
1	150	マルマイン	60	50	70	80	80	490
2	150	マルマイン(ヒスイ)	60	50	70	80	80	490
3	150	バドレックス(こくば)	100	85	80	165	100	680
4	148	ザシアン(王)	92	150	115	80	115	700
5	142	ドラパルト	88	120	75	100	75	600

diff オプション(表の差分を表示する)

アンコールとちょうはつという2つの技に関して

• アンコールのみ覚えるポケモン
• ちょうはつのみ覚えるポケモン
• 両方覚えるポケモン

の3種類がある。

単純にorを使うよりも、diffを使えば、わかりやすく表示できる。

diff nameと入力すると、_mergeの列に、left_only, right_only, both が表示されていることがわかる。

Query.exe("?sev アンコール diff name ?sev ちょうはつ")

	name	_merge
0	パモット	left_only
1	ミジュマル	both
2	ゴマゾウ	left_only
3	フタチマル	both
4	バドレックス	left_only
...	...	...
264	サンダー(ガラル)	right_only
265	マルマイン(ヒスイ)	right_only
266	マルマイン	right_only
267	ビリリダマ(ヒスイ)	right_only
268	ビリリダマ	right_only

269 rows × 2 columns

さらに、whereオプションを使えば、3種類のデータを柔軟に取り出せる。

例えば、_merge=='right_only'とすれば、ちょうはつは覚えるが、アンコールは覚えないポケモンが表示される。

Query.exe("?sev アンコール diff name ?sev ちょうはつ `_merge=='right_only'`")

	name	_merge
0	イダイナキバ	right_only
1	ヤトウモリ	right_only
2	ケロマツ	right_only
3	サナギラス	right_only
4	テツノイサハ	right_only
...	...	...
162	サンダー(ガラル)	right_only
163	マルマイン(ヒスイ)	right_only
164	マルマイン	right_only
165	ビリリダマ(ヒスイ)	right_only
166	ビリリダマ	right_only

167 rows × 2 columns

出力を変更するもの

show オプション (発行したSQL文やオプションを表示する)

showを入力すると、コマンドがどういう風に実行されているかがわかる。デバッグ用の機能。

? コマンド名[
コマンドに対応するSQL文]
オプション (オプションの説明や引数など)
...
show

Query.exe("?minS 90 ?sev ちょうはつ show")

?minS[
SELECT pokedex.s,pokedex.name FROM pokedex WHERE pokedex.s>='90' AND pokedex.insv ORDER BY pokedex.s DESC]
and (inner join on name)
?sev[
SELECT pokedex.name,move.move FROM pokedex,poke2move,move WHERE move.move='ちょうはつ' AND poke2move.moveid = move.id AND pokedex.id = poke2move.id]
show

	s	name
0	150	マルマイン
1	150	バドレックス(こくば)
2	150	マルマイン(ヒスイ)
3	136	テツノツツミ
4	135	ハバタクカミ
...	...	...
84	90	ニャース
85	90	カラミンゴ
86	90	ファイヤー(ガラル)
87	90	ヤルキモノ
88	90	ザングース

89 rows × 2 columns

out オプション (Google Spread Sheetに出力する)

outオプションを使うことで、今までDiscordに出力されていた表をGoogle Spread Sheetで編集・閲覧できるようになる。

Query.exe("?minS 90 ?sev ちょうはつ out")

(Spread SheetのURLが送信される)

plot オプション (グラフをプロットする)

plotオプションでグラフを描画できる。あまり実用性がない

内部的にはpandasのplotメソッドが呼び出されている。

まずteras1 ポケモン名でそのポケモンのシングルでのテラスタル使用率を表示。

Query.exe("?teras1 ハバタクカミ")

	name	rank	terastype	raito
0	ハバタクカミ	1	フェアリー	43.6
1	ハバタクカミ	2	みず	29.8
2	ハバタクカミ	3	じめん	9.0
3	ハバタクカミ	4	ノーマル	5.1
4	ハバタクカミ	5	ゴースト	4.9
5	ハバタクカミ	6	ほのお	4.9
6	ハバタクカミ	7	くさ	0.8
7	ハバタクカミ	8	はがね	0.8
8	ハバタクカミ	9	かくとう	0.4
9	ハバタクカミ	10	でんき	0.4

採用率が4%以上のテラスタイプ毎の円グラフはこんな感じ。

Query.exe(
    """
    ?teras1 ハバタクカミ `raito>=4` 
    plot kind:pie,x:terastype,y:raito,title:ハバタクカミのテラスタイプ使用率
    """)

	params	args
0	kind	pie
1	figsize	[4, 3]
2	x	terastype
3	y	raito
4	title	ハバタクカミのテラスタイプ使用率
5	startangle	90
6	counterclock	False
7	labels	[フェアリー, みず, じめん, ノーマル, ゴースト, ほのお]
8	autopct	%1.1f%%

棒グラフはこんな感じ。

Query.exe(
    """
    ?single * `rank<=5` ?st * 
    plot kind:bar,stacked:True,x:name,y:h;a;b;c;d;s
    """)

	params	args
0	kind	bar
1	figsize	[4, 3]
2	x	name
3	y	[h, a, b, c, d, s]
4	stacked	True

シングルにおけるS実数値の最大値のグラフ。

Query.exe(
    """
    ?single * ?showS * groupby rank,name a_s:min;mean;max `rank<=50`
    plot kind:bar,x:name,y:a_s.max,figsize:16;9
    """)

	params	args
0	kind	bar
1	figsize	[16, 9]
2	x	name
3	y	a_s.max

以上！説明終わり！

データベースの定義について[DiscordBot]

RDBMSにはPostgreSQLを使っています。

テーブル名の後ろの()の中身は、主キーを表しています。

ポケモンのデータ

pokedex(pokedex.id)　ポケモンの基本データ

図鑑番号(No.)はリザードンとメガリザードンX(No.=6)のように重複することがあるため、

id=No.+連番 の浮動小数で表現することにする。

例:

No.	id	name
6	6.1	リザードン
6	6.2	メガリザードンX
6	6.3	メガリザードンY

create table if not exists pokedex(
    id real primary key, --ポケモンID(id=no.form=図鑑番号.フォルム)
    no int not null, --図鑑番号
    name varchar(32) not null unique, --ポケモン名
    eng varchar(32) not null, --ポケモンの英語名
    type1 varchar(8) not null, --タイプ1(=type.eng)
    type2 varchar(8) default 'なし', --タイプ2
    abl1 varchar(32) not null, --通常特性1(=ability.abl)
    abl2 varchar(32) default 'なし', --通常特性2
    abl3 varchar(32) default 'なし', --隠れ特性
    H int not null,
    A int not null,
    B int not null,
    C int not null,
    D int not null,
    S int not null,
    sum int not null, --合計種族値
    icon text, --アイコンのURL
    height real not null, --高さ
    weight real not null, --重さ
    lowkick_power int not null, --けたぐりの威力
        stage int not null, --進化段階 1:未進化 2:中間進化 3:最終進化
    legend boolean not null, --1:伝説・幻 0:それ以外
        insv boolean not null --1:SVに存在する 0:しない
);

poke2chem ポケモンごとの弱点・耐性

※このテーブルはidごとのパーティションテーブル

パーティションテーブル名は、id=4.1のヒトカゲなら、chem4_1

--各ポケモンが攻撃されるときの耐性値の一覧
create table if not exists poke2chem(
    id real, --攻撃されるポケモンのID(=pokedex.id)
    attr varchar(8) not null, --攻撃技のタイプ
    chem real not null --攻撃されるポケモンのタイプ補正値(特性非考慮)
)partition by list(id);

lang 各言語のポケモンに関する単語の一覧

create table if not exists lang(
    class int not null, --0:ポケモン,1:技,2:特性,3:持ち物,4:タイプ,5:性格
    jpn varchar(32) not null, --日本語
    eng varchar(32) not null, --英語
    ger varchar(32) not null, --ドイツ語
    fra varchar(32) not null, --フランス語
    kor varchar(32) not null, --歓呼国語
    cs varchar(32) not null,--簡体字
    ct varchar(32) not null--繁体字
)partition by list(class);

move(move.id)　技の一覧

create table if not exists move(
    id int primary key, --技ID
    move varchar(32) unique, --技名
    attr varchar(8) not null, --技タイプ
    class varchar(2) not null, --技の分類(物理,特殊,変化,不定)
    power int not null, --威力
    accuracy int not null, --命中
    PP int not null, --PP
    direct boolean not null, --接触技かどうか
    protect boolean not null, --守るを貫通するかどうか
    target varchar(8) not null, --技の対象
    text text not null --技の説明
);

poke2move ポケモンごとの覚える技

※poke2moveのidはsvに存在しているポケモンのidのみを参照している

※このテーブルはidごとのパーティションテーブル

パーティションテーブル名は、id=4.1のヒトカゲなら、move4_1

create table if not exists poke2move(
id real, --ポケモンID(=pokedex.id)
moveid int not null --技ID(=move.id)
)partition by list(id);

type(type.eng) タイプの一覧

create table if not exists type(
    eng varchar(8) primary key,--タイプの英語名
    name varchar(8) not null, --タイプの日本語名
    name2 varchar(1) not null --タイプの単漢字名
);

ability(ability.abl)

※ability.idは全然使っていない…

create table if not exists ability(
    id int primary key, --特性ID
    abl varchar(16) not null, --特性名
    text text not null --説明
);

各種補正

cor_nature(cor_nature.nature)　性格補正表

create table if not exists cor_nature(
    nature varchar(8) primary key, --性格名
    a real not null, --A補正値
    b real not null, --以下略
    c real not null,
    d real not null,
    s real not null
);

cor_type_atk(attr=move.attr)　タイプ相性表(攻)

--攻撃するときのタイプ補正値の一覧
create table if not exists cor_type_atk(
    attr varchar(8) not null, --攻撃技のタイプ
    eng varchar(8) not null,--タイプの英語名
    cor real not null --攻撃するときの補正値
);

cor_type_def(type=type.eng)　タイプ相性表(防)

--攻撃されるときのタイプ補正値の一覧
create table if not exists cor_type_def(
    eng varchar(8) not null, --攻撃されるポケモンのタイプ
    attr varchar(8) not null,--技タイプの英語名
    cor real not null --攻撃されるときの補正値

cor_abl_atk(name=ability.abl)　特性補正表（攻）

--攻撃するときにタイプ補正がかかる特性の一覧
create table if not exists cor_abl_atk(
    abl varchar(16) not null, --攻撃するときにタイプ補正がかかる特性
    attr varchar(8) not null,--技タイプの英語名
    cor real not null --攻撃するときの補正値
);

cor_ability_def(name=ability.name)　特性補正表（防）

--攻撃されるときにタイプ補正がかかる特性の一覧
create table if not exists cor_abl_def(
    abl varchar(16) not null, --攻撃されるときにタイプ補正がかかる特性
    attr varchar(8) not null,--技タイプの英語名
    cor real not null --攻撃されるときの補正値
);

その他のデータベース

sqlcmd(name) 「?」から始まるSQLコマンドを管理するテーブル

※discordからも操作できるようにINSERT権限を与える

--「?」から始まるSQLコマンドに関する情報の一覧
create table if not exists sqlcmd(
    id int default 0, --各コマンドの表示優先順位
    name varchar(16) primary key, --コマンド名
    cmd text not null, --コマンドに対応するSQL文
    text text default '未編集', --コマンドの説明
    i1 varchar(8) default '-', --引数1
    i2 varchar(8) default '-', --引数1
    i3 varchar(8) default '-', --引数1
    o1 varchar(8) default '未編集', --出力1
    o2 varchar(8) default '-', --出力2
    o3 varchar(8) default '-' --出力3
);

【!calciv・!calcev】実数値から個体値・努力値を求める [DiscordBot]

!calciv (個体値表示)

!calciv ポケモン名[*] レベル H A B C D S
!calciv ポケモン名[*] レベル 個体値を調べたい場所(HABCDS)　対応する箇所の実数値

実数値から個体値を計算します。

性格の補正については、上昇補正/下降補正がついている場合は実数値の後に+/-を付けてください。

個体値を調べたい場所を入力しなかった場合は、全ての場所の個体値を求めます。

引数はHABCDSの順で全ての数値を入力してください。

個体値を調べたい場所を入力した場合は、その場所の個体値のみを求めます。

使用例

実数値から個体値を計算するプログラム

概要

実数値(観測値)から個体値を計算するには、!stのときに作ったbst2ast_ij関数を最利用して、

個体値が0~31のときの実数値(理論値)を求め、観測値と一致するような個体値の最小値・最大値を返せばいい。

今回も、H,A,B,C,D,Sをj=1,2,3,4,5,6に対応させて、

j番目の観測値をobst_j,個体値がiのときの理論値をast_ijとする。

l2s=lambda s,l:s.join(map(str,l))
cplist=lambda org:[org,org,org,org,org,org]
#種族値をj番目の実数値に変換
def bst2ast_ij(j,bst,lv,iv,ev,ncor):
    f=lambda bst,iv,ev,lv:int(int(bst*2+iv+ev/4)*lv/100)+5
    if j==0:
        ast_j=f(bst[j],iv[j],ev[j],lv)+lv+5
    else:
        ast_j=int((f(bst[j],iv[j],ev[j],lv))*ncor[j])
    return ast_j

#種族値を実数値リストに変換
def bst2ast(bst,lv,iv,ev,ncor):
    ast_i=[]
    for j in range(6):
        ast_j=bst2ast_ij(j,bst,lv,iv,ev,ncor)
        ast_i.append(ast_j)
    return ast_i

#グラードンの種族値リスト
bst=[100,150,140,100,90,90] 
#デフォルトのLv
lv=50 
 #個体値・努力値・性格補正
b2a_i=[cplist(31),cplist(252),cplist(1.1)]
ast_i=bst2ast(bst,lv,*b2a_i)
print(ast_i)

#出力：[207, 222, 211, 167, 156, 156]

[207, 222, 211, 167, 156, 156]

そのためには、bst2ast_ijの引数である、

種族値・努力値・レベル・性格補正、すなわち bst, ev, lv, ncor を決定しなければならない。

1. bst…与えられた名前をDBを検索して種族値を取得
2. ev…捕獲直後を想定するため、すべて0を仮定
3. lv…与えられる。
4. ncor…与えられる。(実数値の後ろに+,-をつけて表現する。デフォルト=[1,1,1,1,1,1])

入力形式について

!calcivは引数の入力を省略できるので、両方の入力形式に対応する必要がある。

def calciv(name,lv,*args):
    print(name,lv,args)

#省略しない場合
calciv("グラードン",70,"240","236","240+","160","144","117-")

#省略する場合
calciv("グラードン",70,'A','S',"236","117-")

グラードン 70 ('240', '236', '240+', '160', '144', '117-')
グラードン 70 ('A', 'S', '236', '117-')

省略する場合を考えると、次のようなプログラムでどのステータスの個体値を調べたいのかを判定できる。

省略されなかった場合は、すべてFalseになる。

しかし、それだとどこも調べてくれないので、例外的に処理する必要がある。

args=list(('A','S',"236","117-"))

#個体値を調べたいステータスにフラグを立てる
search_st=[st in args for st in ['H','A','B','C','D','S']]
print(search_st)

#Trueの出現回数
print(search_st.count(True))

[False, True, False, False, False, True]
2

argsの "A", "S" の要素はもう必要ないので削除。

del args[:search_st.count(1)]
print(args)

['236', '117-']

次に、args=('236', '117-') について考える。

文字列に、'+', '-' が含まれているかどうかを判定する。

そのために、reモジュールをimportして、特定の文字列があるかどうかを判定する。

ついでに、'+', '-' を除去して、数値型に変換する。

import re

obst=[]
ncor_flag=[]

for arg in args:
    #上昇補正
    if re.search(r'\+',arg):
        arg=arg.strip('+')
        ncor_flag.append(1.1)
    #下降補正
    if re.search(r'\-',arg):
        arg=arg.strip('-')
        ncor_flag.append(0.9)
    #無補正
    else:
        ncor_flag.append(1)
    obst.append(int(arg))

print(obst)
print(ncor_flag)

[236, 117]
[1, 0.9]

これで、bst2ast_ijが使えるようになった。

#arg='117-'をobst_j=117, ncor_j=0.9に分離する関数
def args2ast_j(arg):
    #上昇補正
    if re.search(r'\+',arg):
        ast_j=arg.strip('+')
        ncor_j=1.1
    #下降補正
    elif re.search(r'\-',arg):
        ast_j=arg.strip('-')
        ncor_j=0.9
    #無補正
    else:
        ast_j=arg
        ncor_j=1
    return int(ast_j),ncor_j

def calciv(name,lv,*args):
    args=list(args)
    #個体値を調べたい場所にフラグを立てる
    search_st=[st in args for st in ['H','A','B','C','D','S']]
    del args[:search_st.count(1)]
        
    iter_args=iter(args)
    #観測したステータス
    obst=[]
    ncor=[]
    for j in range(6):
        #フラグがあるか、ひとつもない場合
        if search_st[j] or search_st.count(True)==0:
            arg=next(iter_args)
            obst_j,ncor_j=args2ast_j(arg)
            obst.append(obst_j)
            ncor.append(ncor_j)
        #フラグがない場合
        else:
            obst.append(0)
            ncor.append(1)

    bst=(100, 150, 140, 100, 90, 90)
    lv=lv
    ev=cplist(0)
    i_maxmindict={}
    i_matchdict={}
    #H~Sでループ
    for j in range(6):
        if search_st[j] or search_st.count(True)==0:
            i_matchdict[j]=[]
            #個体値0~31でループ
            for i in range(32):
                iv=cplist(i)
                #実数値が一致したときの個体値
                if obst[j]==bst2ast_ij(j,bst,lv,iv,ev,ncor):
                    i_matchdict[j].append(i)
            if len(i_matchdict[j])==0:
                pass
            elif len(i_matchdict[j])==1:
                i_maxmindict[j]=i_matchdict[j]
            else:
                i_maxmindict[j]=[min(i_matchdict[j]),max(i_matchdict[j])]

    keys=['H','A','B','C','D','S']
    for item in i_maxmindict.items():
        print(f"{keys[item[0]]}:{l2s('~',item[1])}")

#省略しない場合
calciv("グラードン*",69,"240","236","240+","160","144","117-")

B:31
C:25~26
D:22
S:2~4

#省略する場合
calciv("グラードン",70,'A','S',"236","117-")

A:30~31
S:0~1

これでほとんど完成！

PostgreSQLから種族値データを取得する

DBの検索には、!stのときのPostgreSQLから種族値データを取得する関数を再利用する

import psycopg2,os,re
import numpy as np
from dotenv import load_dotenv

DATABASE_URL=os.environ["DATABASE_URL"]
conn=psycopg2.connect(DATABASE_URL)
l2s=lambda s,l:s.join(map(str,l))

#種族値データを取得
def fetch_bst(cur,name):
    #アイコンを生成
    cur.execute(
        f"select icon from pokedex where name='{name}'"
        )
    icon=cur.fetchone()[0]
    #種族値を検索
    cur.execute(
        f"select h,a,b,c,d,s from pokedex where name ='{name}'"
        )
    bst=cur.fetchone()
    return icon,bst

#初めに呼び出される関数
def get_bst(name):
    with conn:
        with conn.cursor() as cur:
            #名前の最後に"*"をつけるとあいまい検索になる
            #あいまい検索している場合
            if re.findall(r'\*',name):
                name=name.strip('\*')
                #DBから名前をあいまい検索
                cur.execute(
                    f"""
                    select name from pokedex
                    where name like '{name}%' order by id
                      """
                    )
                #ヒットしたすべての結果:fnames
                fnames=np.array(cur.fetchall()).flatten()
                for fname in fnames:
                    icon,bst=fetch_bst(cur,fname)
                    print(bst)
            #あいまい検索でない場合
            else:
                icon,bst=fetch_bst(cur,name)
                print(bst)

#'*'なし、普通の検索
get_bst("グラードン")

(100, 150, 140, 100, 90, 90)

↑これでグラードンの種族値が取得できた。

!calcev(努力値計算)

!calcev ポケモン名[*] レベル H A B C D S
!calcev ポケモン名[*] レベル 努値を調べたい場所(HABCDS)　対応する箇所の実数値

個体値を31と仮定して、実数値から努力値を計算します。

性格の補正については、上昇補正/下降補正がついている場合は実数値の後に+/-を付けてください。

努力値を調べたい場所を入力しなかった場合は、全ての場所の努力値を求めます。

努力値を調べたい場所を入力した場合は、その場所のみを求めます。

使用例

※個体値が31でない場合は、努力値を0と仮定して、個: [個体値] の形式で出力される

実数値から努力値を計算するプログラム

概要

実は、calcivの条件をほんの少し変えるだけで作れる。

	個体値	努力値
calciv	不明	0と仮定
calcev	31と仮定	不明

#calcev
name="グラードン"
lv=100
iv=cplist(31)
ast=[341,399,316,200,216,306]
ncor=[1,1,1,0.9,1,1.1]
i_maxmindict={}
i_matchdict={}
#H~Sでループ
for j in range(6):
    i_matchdict[j]=[]
    #努力値0~252でループ(0,4,12,20...)
    for i in range(64):
        ev_i=4*i
        ev=cplist(ev_i)
        #実数値が一致したときの努力値
        if ast[j]==bst2ast_ij(j,bst,lv,iv,ev,ncor):
            i_matchdict[j].append(ev_i)
    if len(i_matchdict[j])==0:
        pass
    elif len(i_matchdict[j])==1:
        i_maxmindict[j]=i_matchdict[j]
    else:
        i_maxmindict[j]=[min(i_matchdict[j]),max(i_matchdict[j])]

keys=['H','A','B','C','D','S']
for item in i_maxmindict.items():
    print(f"{keys[item[0]]}:{l2s('~',item[1])}")

H:0
A:252
B:0
D:0
S:252

個体値が31より低い場合

個体値が31より低い場合は、努力値を0と仮定し、calciv_jを呼び出して、個体値を求めることにする。

例：Lv100 グラードン 陽気 の特攻が200だったとき、とりうる個体値

def calciv_j(ast_j,j,bst,lv,ncor):
    ev=cplist(0)
    #個体値0~31でループ
    i_matchdict_j=[]
    for i in range(32):
        iv=cplist(i)
        #実数値が一致したときの個体値
        if ast_j==bst2ast_ij(j,bst,lv,iv,ev,ncor):
            i_matchdict_j.append(i)
    if len(i_matchdict_j)==0:
        pass
    elif len(i_matchdict_j)==1:
        i_maxmin_j=str(i_matchdict_j[0])
    else:
        i_maxmin_j=f"{min(i_matchdict_j)}~{max(i_matchdict_j)}"
    print(i_maxmin_j)

name="グラードン"
ast_j=200
j=3
bst=[100,150,140,100,90,90]
lv=100
ncor=[1,1,1,0.9,1,1.1]
print("C個体値")
calciv_j(ast_j,j,bst,lv,ncor)

C個体値
18

あとはプログラムをdiscord.pyの形式に修正し、出力形式をembedにすればOK！

【!st】ポケモンの種族値から実数値を算出する[DiscordBot]

初めに

DiscordBotの引継ぎ候補という圧力がサークル内に蔓延している。

Pythonでプログラムを書くのにもだいぶ慣れてきたので、せっかくだし作ることにした。

開発記録・リファレンスとして、記事を投稿していく予定。

!st （種族値/実数値表示）

!st ポケモン名[*] [レベル]

レベルを指定しなかった場合、Lv50の実数値を返します。

レベルを指定した場合、入力したレベルでの実数値を返します。

レベルに-1に指定した場合、そのポケモンの種族値を返します。

名前の後ろに半角の * をつけると、名前の部分一致で検索できます。

使用例

種族値を実数値に変換するプログラム

3値(種族値・個体値・努力値)に関しては、以下の記事を参照。

個体値・種族値・努力値とは？｜ポケモン徹底攻略

実数値の表を作成するには？

まずは、変数の定義から説明する。

bst…あるポケモンの種族値リスト(Base Status)

ex. ライチュウの場合

bst=[H,A,B,C,D,S]=[60, 90, 55, 90, 80, 110]

Hの実数値は、bst_1=H=100と表現する。

この種族値リストから、以下の表を作成したい。

ast…あるポケモンの実数値(Actually Status)

i\j	H	A	B	C	D	S
最高	167	156	117	156	145	178
準	167	142	107	142	132	162
無振	135	110	75	110	100	130
最低	120	85	54	85	76	103

この表は、Pythonの辞書の形式で表すと、以下のようになる。

astdict={
'最高': [167, 156, 117, 156, 145, 178], 
'　準': [167, 142, 107, 142, 132, 162],
'無振': [135, 110, 75, 110, 100, 130],
'最低': [120, 85, 54, 85, 76, 103]
}

astdictは4×6の行列になっている。この辞書が作れればok

astdict['最高']=[167, 156, 117, 156, 145, 178]の行を例に挙げて説明する。

これは1行目の実数値リストなので、ast_1と表現する。

（Pythonでは、配列aの1番目の要素をa[0]と表現するが、ややこしいのでa_1=a[0]ということにする。一般に、第i行=ast_i）

よって、ast_1=[167, 156, 117, 156, 145, 178]

ast_1のj列の要素は、ast_1jと表現する。

つまり、ast_11=167

ようやく、実数値 ast_ijを計算する準備が整った。

第i行を計算する

種族値と実数値の関係式は以下の通り。

計算式

最大HP

実数値＝(種族値×2+個体値+努力値÷4)×レベル÷100+レベル+10

こうげき・ぼうぎょ・とくこう・とくぼう・すばやさ

実数値={(種族値×2+個体値+努力値÷4)×レベル÷100+5}×せいかく補正

（ただし、小数はすべて切り捨て）

この式から、j=1とj≠1のときでast_ijの計算式が異なることがわかる。

第i行のast_iを計算するために必要な変数は、

• iに依存しないもの

bst_j = 種族値のj列のステータス

(j=1,2,3,4,5,6 に対し、H,A,B,C,D,Sが対応する)

lv=レベル（＝デフォルト：50）

• iに依存するもの

iv_ij = i行j列のステータスの個体値

ev_ij = i行j列のステータスの努力値

ncor_ij = i行j列のステータスの性格補正

iに依存する変数はまとめて、b2a_iと定義する。(bst_j to ast_ij)

b2a_i=[iv_i,ev_i,ncor_i]

そして、lambda式で関数fを次のように定義する

(intで小数から整数に型変換して切り捨てを行っている)

f=lambda bst_j,iv,ev,lv:int(int((int(bst_j*2+iv+ev/4)*lv/100+5

このfを使って、ast_ijは次のように計算できる

ast_j=f(bst[j],iv,ev,lv)+lv+5 (j=1)

ast_j=int((f(bst[j],iv,ev,lv))*ncor[j]) (j≠1)

以上をPythonの関数として記述するとこうなる。

#ある同じ値orgをjに関して繰り返すリストを定義(original copied list)
cplist=lambda org:[org,org,org,org,org,org]

def bst2ast(bst,lv,iv,ev,ncor):
    ast_i=[] #実数値を格納するリスト
    for j in range(6):
        f=lambda st,iv,ev,lv:int(int(st*2+iv+ev/4)*lv/100)+5
        if j==0:
            ast_j=f(bst[j],iv[j],ev[j],lv)+lv+5
        else:
            ast_j=int((f(bst[j],iv[j],ev[j],lv))*ncor[j])
        ast_i.append(ast_j)
    return ast_i

#ライチュウの種族値リスト
bst=[60,90,55,90,80,110] 
#デフォルトのLv
lv=50
#個体値リスト
iv_1=cplist(31)
#努力値リスト
ev_1=cplist(252)
#性格補正リスト
ncor_1=cplist(1.1)

b2a_1=[iv_1,ev_1,ncor_1]

ast_1=bst2ast(bst,lv,*b2a_1)
print(ast_1)
#出力：[167, 156, 117, 156, 145, 178]

これで、Lv50のときの各ステータスの最大値が求められた。

同じように、第i行目に関してast_iを計算するには、上の関数bst2astをiについてループすればよい。

def bst2astdict(bst,lv):
    #lv=-1とした場合、種族値をそのまま返す
    if lv==-1:
        return {"種族値":bst}
    else:
        #個体値・努力値・性格補正の行列
        b2a=[
            [cplist(31),cplist(252),cplist(1.1)],
            [cplist(31),cplist(252),cplist(1)],
            [cplist(31),cplist(0),cplist(1)],
            [cplist(0),cplist(0),cplist(0.9)]
            ]
        #結果を格納するリスト
        astlist=[]
        for i in range(4):
            ast_i=bst2ast(bst,lv,*b2a[i])
            astlist.append(ast_i)
        keys=["最高","  準","無振","最低"]
        astdict=dict(zip(keys,astlist))
        return astdict

bst=[60,90,55,90,80,110] #ライチュウの種族値リスト
lv=50 #デフォルトのLv
astdict=bst2astdict(bst,lv)
print(astdict)
"""出力
{'最高': [167, 156, 117, 156, 145, 178],
'  準': [167, 142, 107, 142, 132, 162],
'無振': [135, 110, 75, 110, 100, 130],
'最低': [120, 85, 54, 85, 76, 103]}
"""

あとはこれを出力すればOK!

#リスト[167, 156, 117, 156, 145, 178]を
#文字列 167-156-117-156-145-178 に変換する関数
l2s=lambda s,l:s.join(map(str,l))
msg=""
for item in astdict.items():
    msg+=f"> {item[0]}: {l2s('-',item[1])}\n"
print(msg)

> 最高: 167-156-117-156-145-178
>   準: 167-142-107-142-132-162
> 無振: 135-110-75-110-100-130
> 最低: 120-85-54-85-76-103

PostgreSQLから種族値データを取得する

あいまい検索かそうでないかで場合分けして結果を出力する。

import psycopg2
import numpy as np
import re
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
DATABASE_URL=os.environ["DATABASE_URL"]

#list to str
l2s=lambda s,l:s.join(map(str,l))

def st(name,lv=50):
    #出力用関数を定義
    def fetch_bst(name,lv):
        #アイコンを生成
        cur.execute(
            f"select icon from pokedex where name='{name}'"
            )
        icon=cur.fetchone()[0]
        print(icon)
        cur.execute(
            f"select h,a,b,c,d,s from pokedex where name ='{name}'"
            )
        bst=cur.fetchone()
        astdict=bst2astdict(bst,lv)
        msg=""
        for item in astdict.items():
            msg+=f"> {item[0]}: {l2s('-',item[1])}\n"
        print(msg)
    
    conn=psycopg2.connect(DATABASE_URL)
    with conn:
        with conn.cursor() as cur:
            #名前の最後に"*"をつけるとあいまい検索になる
            #あいまい検索している場合
            if re.findall(r'\*',name):
                name=name.strip('\*')
                #DBから名前をあいまい検索
                cur.execute(
                    f"select name from pokedex where name like '%{name}%'"
                    )
                #ヒットしたすべての結果:fnames
                fnames=np.array(cur.fetchall()).flatten()
                for fname in fnames:
                    seek_bst(fname,lv)       
            #あいまい検索でない場合
            else:
                seek_bst(name,lv)

st("ライチュウ*")

> 最高: 167-156-117-156-145-178
>   準: 167-142-107-142-132-162
> 無振: 135-110-75-110-100-130
> 最低: 120-85-54-85-76-103

> 最高: 167-150-112-161-150-178
>   準: 167-137-102-147-137-162
> 無振: 135-105-70-115-105-130
> 最低: 120-81-49-90-81-103

これで完成！