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人気商品一覧 @wikiのwikiモードでは #price_list(カテゴリ名) と入力することで、あるカテゴリの売れ筋商品のリストを表示することができます。 カテゴリには以下のキーワードがご利用できます。 キーワード 表示される内容 ps3 PlayStation3 ps2 PlayStation3 psp PSP wii Wii xbox XBOX nds Nintendo DS desctop-pc デスクトップパソコン note-pc ノートパソコン mp3player デジタルオーディオプレイヤー kaden 家電 aircon エアコン camera カメラ game-toy ゲーム・おもちゃ全般 all 指定無し 空白の場合はランダムな商品が表示されます。 ※このプラグインは価格比較サイト@PRICEのデータを利用しています。 たとえば、 #price_list(game-toy) と入力すると以下のように表示されます。 ゲーム・おもちゃ全般の売れ筋商品 #price_list ノートパソコンの売れ筋商品 #price_list 人気商品リスト #price_list
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5-4.Excelにはできない体裁のグラフ 前節で作ってきた程度のグラフはエクセルでも出来ます．しかし，データ数が膨大になるとエクセルではグラフ作成が出来ないためプログラムによる作図の出番になります．また，Matplotlibに慣れてしまえばわざわざエクセルを介さずに図を書けるというメリットもあります． しかし，Matplotlibを使う利点はこれだけではありません．Matplotlibでないと出来ないことやMatplotlibでないと面倒なことが多々あります．ここでは，そのいくつかを紹介しましょう． (1)何個ものグラフを一度に作成する プログラムベースで作図を行うMatplotlibなら何個ものグラフを一気に作成することが出来ます．例えば，同じ時系列のデータを折れ線グラフとして地点ごとに作成するようなケースです．オブジェクト指向ライティングで説明したように，MatplotlibではFigオブジェクトにおいて指定したグリットにグラフであるAxesオブジェクトを配置できます．これを利用すると地点ごとの系列データを一気にグラフ化出来ます． 例題として，25地点の時系列データを5×5の折れ線グラフに表現するとしましょう．まずはimportやFigureオブジェクトの生成を行います． import numpy as np from numpy.random import randint fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 次にnp.random.randintで25地点における20年分のランダムなデータとx軸となる20年分の整数順列を作ってみましょう． data = randint(0,100,(25,20+1)) x = list(range(0,20+1)) ここからが肝です．生成したdata配列の1行を1地点と捉え，それを順次25地点まで別々のグラフにプロットしていきます．使用する関数はfig.add_subplot(a,b,c)です．これは，説明したようにa×bにグラフを分割した際のc番目にグラフを生成するというものでした．ということは，5×5のグラフ空間を定義してそこにグラフを順番に生成していけばいいのです． for i in range (0,25) ax = fig.add_subplot(5,5,i+1) ax.plot(x,data[i],color=”k”) そして，いつもどおりに体裁を整えていきます．また，どの地点だかが分かるように各グラフにタイトルax.set_title()で入れましょう． for i in range (0,25) ax = fig.add_subplot(5,5,i+1) ax.plot(x,data[i],color=”k”) ax.tick_params(direction="in",right="on",top="on",which="both")ax.set_xlabel("Year")ax.set_ylabel("demand")ax.set_xlim([0,20])ax.set_ylim([0,100])ax.set_title("Point"+str(i+1)) この時点のグラフをplt.show()で出力してみましょう．この時点では様々な問題が残されていることが分かります．問題は以下のとおりです． [修正前のグラフ] (1)x軸の目盛ラベルとグラフタイトルが重なっている (2)x軸の軸タイトルが下のグラフと重なって無くなっている (3)y軸の目盛ラベルと隣のグラフが重なっている (4)y軸の軸タイトルが隣のグラフが重なっている (5)x軸の目盛が一つしかない (1)と(2)に関しては，xは最下行，つまり5行目だけにx軸の目盛ラベルや軸タイトルがあれば十分なはずです．また，(3)と(4)も最前列である1行目に目盛ラベルや軸タイトルがあれば十分なはずです．これらを実行するには不要な行の目盛ラベルを削除し，不要な行の軸タイトルは挿入しないというアクションが必要になります．(5)に関しては有名なAxes.set_○ticksオプションがあります．目盛ラベルを削除するにはAxes.axis.set_ticklabels([])という記法が有名です． matplotlib.axes.set_○ticks(list[,minor=False]) 指定した○軸にlistに応じた軸目盛を挿入します．minorオプションはminorticksを使用するかどうかを指定します． for i in range (0,25) #The way of thinking #答えはp.113にあります ax.set_xticks((range(0,20+1,5))) #0,5,10,15,20 if i － 20 = 0 #20,21,22,23,24 = True = bottom rowax.set_xlabel("Year") else ax.xasis.set_ticklabels([]) if i % 5 ==0 # 0,5,10,15,20 = True = First column ax.set_ylabel(“demand”) else ax.yaxis. set_ticklabels([]) [修正後のグラフ] これらの修正により実用に耐えうるグラフ集が完成しました．このようにして地点ごとの時系列データを可視化し，視覚的な比較を可能にすることで可視化する前は見えなかった地点ごとの特徴などが発見され，論文などの考察をより良いものにしてくれるでしょう． 最終的なコードをfive_five.pyとして実行してみましょう． five_five.py from numpy.random import randintimport matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(10,10))data = randint(0,100,(25,20+1))x = list(range(0,20+1))for i in range (0,25) ax = fig.add_subplot(5,5,i+1) ax.plot(x,data[i],color="k") ax.tick_params(direction="in",right=True,top=True,which="both") ax.set_xlim([0,20]) ax.set_ylim([0,100]) ax.set_title("Point"+str(i+1)) ax.set_xticks((range(0,20+1,5))) if i - 20 =0 #20,21,22,23,24 = True = bottom row ax.set_xlabel("Year") else ax.xaxis.set_ticklabels([]) if i % 5 ==0 # 0,5,10,15,20 = True = First column ax.set_ylabel("demand") else ax.yaxis.set_ticklabels([]) 次へ
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ニュース @wikiのwikiモードでは #news(興味のある単語) と入力することで、あるキーワードに関連するニュース一覧を表示することができます 詳しくはこちらをご覧ください。 ＝＞http //atwiki.jp/guide/17_174_ja.html たとえば、#news(wiki)と入力すると以下のように表示されます。 【カウンターサイド】リセマラ当たりランキング - カウサイ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) ウィキペディアを作ったiMacが箱付きで競売に登場。予想落札価格は約96万円！（ギズモード・ジャパン） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 【テイルズオブルミナリア】リセマラ当たりランキング - TOルミナリア攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 終末のアーカーシャ（終アカ）攻略wiki - Gamerch(ゲーマチ) メトロイド ドレッド攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 【グランサガ】リセマラ当たりランキング - グランサガ攻略wiki - Gamerch(ゲーマチ) マニュアル作成に便利な「画像編集」機能を提供開始！ - ナレッジ共有・社内wikiツール「NotePM」 (2021年12月6日) - エキサイトニュース マニュアル作成に便利な「画像編集」機能を提供開始！ - ナレッジ共有・社内wikiツール「NotePM」 - PR TIMES 【アイプラ】リセマラは必要？当たりキャラランキング【IDOLY PRIDE】 - Gamerch(ゲーマチ) 【Apex Legends】ヴァルキリーの能力と評価【エーペックス】 - Gamerch(ゲーマチ) 【ウインドボーイズ】リセマラ当たりランキング（最新版） - ウインドボーイズ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) モンハンライズ攻略Wiki｜MHRise - AppMedia(アップメディア) 篠原悠希×田中芳樹が明かす「歴史ファンタジー小説ならではの悩み」（現代ビジネス） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース ポケモンBDSP(ダイパリメイク)攻略wiki - AppMedia(アップメディア) SlackからWikiへ！シームレスな文章作成・共有が可能な「GROWIBot」リリース - アットプレス（プレスリリース） 【ウマ娘】チャンピオンズミーティングの攻略まとめ - 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[部分編集] #ref error ：画像URLまたは、画像ファイル名を指定してください。 死ね！！！ 通称 [部分編集] 概要 ロッテの外野手。 [部分編集] ニコニコでの扱い [部分編集] 本スレでの扱い [部分編集] 実況での扱い [部分編集] 主な持ちネタ
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AVEDEV データ全体の平均値に対するそれぞれのデータの絶対偏差の平均を返します。 AVERAGE 引数の平均値を返します。 AVERAGEA 数値、文字列、および論理値を含む引数の平均値を返します。 BETADIST 累積β確率密度関数を返します。 BETAINV 累積β確率密度関数の逆関数を返します。 BINOMDIST 個別項の二項分布の確率を返します。 CHIDIST 片側カイ 2 乗 (χ2) 分布の確率を返します。 CHIINV カイ 2 乗 (χ2) 分布の逆関数を返します。 CHITEST カイ 2 乗 (χ2) 検定を行います。 CONFIDENCE 母集団に対する信頼区間を返します。 CORREL 2 つの配列データの相関係数を返します。 COUNT 引数リストの各項目に含まれる数値の個数を返します。 COUNTA 引数リストの各項目に含まれるデータの個数を返します。 COVAR 共分散を返します。共分散とは、2 組の対応するデータ間での標準偏差の積の平均値です。 CRITBINOM 累積二項分布の値が基準値以上になるような最小の値を返します。 DEVSQ 偏差の平方和を返します。 EXPONDIST 指数分布関数を返します。 FDIST F 確率分布を返します。 FINV F 確率分布の逆関数を返します。 FISHER フィッシャー変換を返します。 FISHERINV フィッシャー変換の逆関数を返します。 FORECAST 既知の値を使用し、将来の値を予測します。 FREQUENCY 頻度分布を縦方向の数値の配列として返します。 FTEST F 検定の結果を返します。 GAMMADIST ガンマ分布関数の値を返します。 GAMMAINV ガンマ累積分布関数の逆関数の値を返します。 GAMMALN ガンマ関数 G(x) の値の自然対数を返します。 GEOMEAN 相乗平均を返します。 GROWTH 指数曲線から予測される値を返します。 HARMEAN 調和平均を返します。 HYPGEOMDIST 超幾何分布関数の値を返します。 INTERCEPT 線形回帰直線の切片を返します。 KURT 引数として指定したデータの尖度を返します。 LARGE 指定されたデータの中で k 番目に大きなデータを返します。 LINEST データの傾向を示す直線の係数の配列の値を返します。 LOGEST データの傾向を示す指数曲線の係数の配列の値を返します。 LOGINV 対数正規累積分布関数の逆関数を返します。 LOGNORMDIST 対数正規累積分布関数の値を返します。 MAX 引数リストに含まれる最大の数値を返します。 MAXA 数値、文字列、および論理値を含む引数リストから最大の数値を返します。 MEDIAN 引数リストに含まれる数値のメジアン (中央値) を返します。 MIN 引数リストに含まれる最小の数値を返します。 MINA 数値、文字列、および論理値を含む引数リストから最小の数値を返します。 MODE 最も頻繁に出現する値 (最頻値) を返します。 NEGBINOMDIST 負の二項分布を返します。 NORMDIST 正規累乗分布関数の値を返します。 NORMINV 正規累積分布関数の逆関数の値を返します。 NORMSDIST 標準正規累積分布関数の値を返します。 NORMSINV 標準正規累積分布関数の逆関数の値を返します。 PEARSON ピアソンの積率相関係数 r の値を返します。 PERCENTILE 配列のデータの中で、百分率で指定した位置にある値を返します。 PERCENTRANK データの中で、百分率を使った値の順位を返します。 PERMUT 与えられた標本の個数から指定した個数を選択する場合の順列を返します。 POISSON ポアソン確率分布の値を返します。 PROB 指定した範囲に含まれる値が上限と下限との間に収まる確率を返します。 QUARTILE データから四分位数を抽出します。 RANK 数値のリストの中で、指定した数値の序列を返します。 RSQ ピアソンの積率相関係数を 2 乗した値を返します。 SKEW 分布の歪度を返します。 SLOPE 回帰直線の傾きを返します。 SMALL データの中で k 番目に小さな値を返します。 STANDARDIZE 標準化変量を返します。 STDEV 母集団の標本を使って標準偏差を返します。 STDEVA 数値、文字列、および論理値を含む母集団の標本を使って標準偏差を返します。 STDEVP 母集団全体を対象に標準偏差を返します。 STDEVPA 数値、文字列、および論理値を含む母集団全体を対象に標準偏差を返します。 STEYX 回帰直線の個別の x の値に対する y の予測値の標準誤差を返します。 TDIST スチューデントの t 分布の値を返します。 TINV スチューデントの t 分布の逆関数の値を返します。 TREND 直線上の値を返します。 TRIMMEAN データの中間項平均を返します。 TTEST スチューデントの t 分布に従う確率を返します。 VAR 母集団の標本を使って分散を返します。 VARA 数値、文字列、および論理値を含む母集団の標本を使って分散を返します。 VARP 母集団全体を対象に分散を返します。 VARPA 数値、文字列、および論理値を含む母集団全体を対象に分散を返します。 WEIBULL ワイブル分布の値を返します。 ZTEST z 検定の両側 P 値を返します。
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Excenmille エルヴァーン♂、2A（銀髪・Ｌサイズ）、北サンドリアD-9 家族構成：父（Alphonimile・死去） フルネームはExcenmille M Aurchiat。 サンドリア王国の英雄の一人でバリスタ監督。 関連イベント バリスタライセンス取得イベント チョコボレース・インターナショナルレース編 クエスト「少年たちの贈り物」「オーク軍団掃討作戦」「巨人偵察作戦II」「ちいさな勝利、ひとつの決意」「羽撃け、鷲獅子」「それぞれの死地へ 」等 代表セリフ集 「私の名はエグゼニミル・Ｍ・オルシャー。コンフリクトの監督を仰せつかっている者だ。」 「…………。あの野郎、言うに事欠いて、また第二次コンシュタット会戦の話を！けしからん！！ 」 「ラーアルのやつめ、経済的理由とやらで、出兵を渋りやがって。だから、私はこのモグボナンザで得た軍資金で我が騎士隊を再編制し、再びオーク帝国に攻め込むつもりだ。」 「（モグボナンザ購入について）…………。11111を10個だ。戦力の集中は、戦略の基本だからな。」 関連事項（補足） 名門オルシャー家の当主。名前の発音は「エグセニミル・Ｍ・オルシャー」。 バリスタの復活の発案者。 クリスタル大戦時の少年騎士団団長。 幼馴染は現在「31歳」と名言されている。過去サンドリアクエストを見ていると同年代と思われる。 クリスタル大戦以降も数々の業績を残している「英雄」 バストゥーク・バリスタライセンス担当のInvincible Shield と因縁があるらしい。 帰国後、Trion王子に「コンフリクトを復活させよ！」と進言。自らも再開に尽力した。 チョコボレースに騎手として参加。小手は装備したまんま。 Invincible Shield からは「小僧」といわれている。（バリスタ書状 Mhabi Molkotからは「元プロのアタイを馬鹿にして」といわれている。（バリスタ書状 現代では幼馴染Rahalとの絡みはゲーム内では見られず不満に思うプレイヤーの声もあった。 公式ページに登場した際、Rahalへのコメントもしており、過去クエストでみる無鉄砲ぶりも健在なのが伺える。 モグボナンザで、五等に見事当選していることが発表で判明した。 関連項目 Excenmille(詳細・ネタバレ編） Excenmille / 少年時代(詳細・ネタバレ編） Invincible Shield Mhabi Molkot Rahal Alphonimile Altennia 少年騎士団 公式告知：“モグボナンザ”街頭インタビューにて「サンドリア代表」として登場
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ニュース @wikiのwikiモードでは #news(興味のある単語) と入力することで、あるキーワードに関連するニュース一覧を表示することができます 詳しくはこちらをご覧ください。 ＝＞http //atwiki.jp/guide/17_174_ja.html たとえば、#news(wiki)と入力すると以下のように表示されます。 【カウンターサイド】リセマラ当たりランキング - カウサイ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) ウィキペディアを作ったiMacが箱付きで競売に登場。予想落札価格は約96万円！（ギズモード・ジャパン） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 終末のアーカーシャ（終アカ）攻略wiki - Gamerch(ゲーマチ) メトロイド ドレッド攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) 【まおりゅう】最強パーティー編成とおすすめキャラ【転スラアプリ】 - Gamerch(ゲーマチ) 【グランサガ】リセマラ当たりランキング - グランサガ攻略wiki - Gamerch(ゲーマチ) アイプラ攻略Wiki｜アイドリープライド - AppMedia(アップメディア) マニュアル作成に便利な「画像編集」機能を提供開始！ - ナレッジ共有・社内wikiツール「NotePM」：時事ドットコム - 時事通信 マニュアル作成に便利な「画像編集」機能を提供開始！ - ナレッジ共有・社内wikiツール「NotePM」 - PR TIMES 【アイプラ】リセマラは必要？当たりキャラランキング【IDOLY PRIDE】 - Gamerch(ゲーマチ) 篠原悠希×田中芳樹が明かす「歴史ファンタジー小説ならではの悩み」（現代ビジネス） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 【Apex Legends】ヴァルキリーの能力と評価【エーペックス】 - Gamerch(ゲーマチ) モンハンライズ攻略Wiki｜MHRise - AppMedia(アップメディア) 【ウインドボーイズ】リセマラ当たりランキング（最新版） - ウインドボーイズ攻略Wiki - Gamerch(ゲーマチ) ポケモンBDSP(ダイパリメイク)攻略wiki - AppMedia(アップメディア) SlackからWikiへ！シームレスな文章作成・共有が可能な「GROWIBot」リリース - 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