<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <a href="https
Step1:  上記のセルのコードを実行するには、セルをクリックして選択し、コードの左側にある実行ボタンをクリックするか、キーボード ショートカット「command+return」または「Ctrl+Enter」を使用します。コードはセルをクリックしてそのまま編集できます。
1 つのセルで定義した変数は、後で他のセルで使用できます。
Step2:  Colab ノートブックを使用すると、<strong>画像</strong>、<strong>HTML</strong>、<strong>LaTeX</strong> などと合わせて、<strong>実行可能コード</strong>と<strong>リッチテキスト</strong>を 1 つのドキュメントに結合できます。Colab ノートブックを独自に作成すると、Google ドライブ アカウントに保存されます。Colab ノートブックは、同僚や友人と簡単に共有し、コメントの記入や編集をしてもらうことができます。詳細については <a href="/notebooks/basic_features_overview.ipynb">Colab の概要</a>をご覧ください。新しい Colab ノートブックを作成するには、上にある &#91;ファイル&#93; メニューを使用するか、<a href="http
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60
seconds_in_a_day
Explanation: <a href="https://colab.research.google.com/github/ashleysmart/mlgym/blob/master/Colaboratory_%E3%81%B8%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%93%E3%81%9D.ipynb" target="_parent"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
<p><img alt="Colaboratory logo" height="45px" src="/img/colab_favicon.ico" align="left" hspace="10px" vspace="0px"></p>
<h1>Colaboratory とは</h1>
Colaboratory（略称: Colab）では、ブラウザから Python を記述し実行できるほか、次の特長を備えています。 
- 構成が不要
- GPU への無料アクセス
- 簡単に共有
Colab は、<strong>学生</strong>、<strong>データ サイエンティスト</strong>、<strong>AI リサーチャー</strong>の皆さんの作業を効率化します。詳しくは、<a href="https://www.youtube.com/watch?v=inN8seMm7UI">Colab のご紹介</a>をご覧ください。下からすぐに使ってみることもできます。
<strong>はじめに</strong>
ご覧になっているドキュメントは静的なウェブページではなく、<strong>Colab ノートブック</strong>という、コードを記述して実行できるインタラクティブな環境です。
たとえば次の<strong>コードセル</strong>には、値を計算して変数に保存し、結果を出力する短い Python スクリプトが含まれています。
End of explanation
seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day
seconds_in_a_week
Explanation: 上記のセルのコードを実行するには、セルをクリックして選択し、コードの左側にある実行ボタンをクリックするか、キーボード ショートカット「command+return」または「Ctrl+Enter」を使用します。コードはセルをクリックしてそのまま編集できます。
1 つのセルで定義した変数は、後で他のセルで使用できます。
End of explanation
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization")
plt.show()
Explanation: Colab ノートブックを使用すると、<strong>画像</strong>、<strong>HTML</strong>、<strong>LaTeX</strong> などと合わせて、<strong>実行可能コード</strong>と<strong>リッチテキスト</strong>を 1 つのドキュメントに結合できます。Colab ノートブックを独自に作成すると、Google ドライブ アカウントに保存されます。Colab ノートブックは、同僚や友人と簡単に共有し、コメントの記入や編集をしてもらうことができます。詳細については <a href="/notebooks/basic_features_overview.ipynb">Colab の概要</a>をご覧ください。新しい Colab ノートブックを作成するには、上にある &#91;ファイル&#93; メニューを使用するか、<a href="http://colab.research.google.com#create=true">新しい Colab ノートブックを作成する</a>をクリックします。
Colab ノートブックは、Colab がホストする Jupyter ノートブックです。Jupyter プロジェクトの詳細については、<a href="https://www.jupyter.org">jupyter.org</a> をご覧ください。
データ サイエンス
Colab では、よく使用されている Python ライブラリの機能をフルに活用して、データの分析と可視化を行えます。以下のコードセルでは、<strong>numpy</strong> を使用してなんらかのランダムデータを生成し、<strong>matplotlib</strong> を使用して可視化しています。コードはセルをクリックしてそのまま編集できます。
End of explanation
<END_TASK>