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作成途中 格子データ はじめに言っておきますが、 今回のやり方は完全に自己流です。 もう少し効率のいいやりかたがあれば、教えてください…。 今回は点在した調査データを(下図)、 10分間隔に整理し(下図)、 格子内のデータの平均値を色で表示してみます。 GMT的には格子の中心に、格子と同じ大きさの長方形を書いて、 それにデータに応じた色を塗るという操作をしています。 この様な図は、プログラムでデータセット作るのが常套手段ですが、 その方法は他で紹介されていると思いますので、 今回はExcelとGMTを使って描いてみます。 今回の手順ですが、 データに10分間隔のラベルを付ける ピボットテーブルで格子内の平均値を求める GMTで作図 のような感じで進めていきます。 1.データに10分間隔のラベルを付ける データに整理するために調査点のデータに 10分間隔のラベルを付けます。 こういった場合、ExcelのFLOOR関数を使うと簡単です。 Floor関数は四捨五入に似たようなものなのですが、 任意の間隔で切り捨てしてくれる関数です（うまく説明できてない気が…）。 =floor(緯度or経度, 間隔) で使用します。 例えば、 北緯36.6度、東経140.6度の位置データに、 10分間隔（10/60）のラベルをつけると、 北緯36.6は =floor(36.6, 10/60) =36.5 東経140.6度は =floor(140.6, 10/60) =140.5 となります。 詳しくはこちらのシートをどうぞ。 以下の図ようなイメージ （格子内に点在するデータラベルをつけて、集約する） さらに上記のラベルだと、格子上にデータが乗ってしまいます。 そこで5分ずらしてラベルを付けてあげます。 北緯36.6は =floor(36.4, 10/60)+5/60 =36.5833… 東経140.6度は =floor(140.2, 10/60)+5/60 =140.5833… つまりこういうこと こうしてあげると格子の中心にデータを示すことができます。 2.ピボットテーブルで格子内の平均値を求める floorで作成したデータラベルをもとにピボットテーブルで データを集約し、格子毎の平均値を算出します。 こちらのファイルのタブ「格子毎の平均値算出」これで緯度ラベル、経度ラベル、格子内の平均測定値の データが得られます。 3.GMTで作図 作成中 ---------------------------------------------------------- #パラメータ lat=140/148/38/44.5 col=GMT_grid_col2.cpt data=grid_color.txt output=grid_data.eps #カラーパレット作成 #makecpt -CGMT_grid_col.cpt -T0.01/1.5/0.01 GMT_grid_col2.cptmakecpt #データファイルから経度、緯度、観測データ平均値を抽出#データの中心に長方形を描く awk {print $1,$2,$3,0.24,0.32} $data | \psxy -Jm -Sr -C$col -P -R$lat -K $output #陸地を描く pscoast -R -Jm -Df -W1 -G200 -A500 -Ba2g0.166666666 . grid_data -P -O -K $output #凡例 psscale -D6/-1/8/0.3h -O -K -C$col -I -B0.2 $output #データが無い地点に×をかく awk ($3==0 ){print $1,$2} $data | \ psxy -Jm -Sx0.2 -G0 -W5/0 -R -O $output----------------------------------------------------------
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色んなとこでテストセッション行う予定なので、見知らぬキャラが登録されていても気にせずに。 ＰＣ用テンプレート 天使編ＰＣ 蒼真 青政 イヴ＝アインス 芦屋・クラーク・京子 オシラ ロイス・シュナイダー 堕天使編ＰＣ 常盤義人 常盤弥生 アコナイト＝カーズ ルーグ・リーンハルト＝フォン・リリエンタール アル＝カーズ 単発セッションＰＣ 緋川 晶 蒼月 唯葉 共通データ有りＮＰＣ ＮＰＣ用テンプレート 暁尊 上司（名前不明） 天使編オリジナルＮＰＣ 堕天使編オリジナルＮＰＣ ”絶望の主”砂灘時音 データ無しＮＰＣ NPC用テンプレート パーソナリティ(候補) ”何でも屋”佐藤衡平 ”十月の末娘”神無月和奈 ”隠されし邪神”永瀬湊 ”捕食者”神楽坂彩之 ”竜戮姫”グリシュヌ 闇を纏いし者 ダアト ”双子の魂”赤坂セフィ
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選手データについて 名前1 ゲーム内で実際に表示されている名前 名前2 日本語読み（雑誌ワールドサッカーダイジェスト＞ウィキペディア＞他雑誌等） OVR Overall PO ポテンシャル＝キャリアモードで能力が上がる最大値（目安） 年 年齢 ポジション ポジション 所属チーム 現所属チーム 国籍 国籍 A 攻撃意識（Attacking Work Rate）の値（高い H、普通 M、低い L） D 守備意識（Defensive Work Rate）の値（高い H、普通 M、低い L） S スキルムーブの★の数 身長 身長、cmで記入 能力(一部) 値の高い２つ～４つ程度の能力を記入 特性 特性 スペシャリティ スペシャリティ 備考 補足データを記入 更新日 データを入力・改定した日
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都道府県庁データ (緯度 経度 県庁名) pref_capital.txt Bashスクリプト (県庁所在地を地図上にプロット。psxyは最初の2列しかデータを読まないのでこれで問題なし) #!/bin/bash PROJ= M15 RANGE= 127/146/26/46 MARK= c0.2 OUT= japanmap.eps OUTpng= japanmap.png gmtdefaults -D .gmtdefaults4 gmtset PLOT_DEGREE_FORMAT +D D_FORMAT %.1f gmtset PAPER_MEDIA A4+ pscoast -J$PROJ -R$RANGE -Ba4f2 -Di -W2 -P -K $OUT psxy japan.txt -J$PROJ -R$RANGE -S$MARK -W3 -Gblack -O $OUT convert -quality 100 $OUT $OUTpng
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08データ
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風間俊介 基本データ 生年月日：1983年6月17日 出身地：東京都 所属：ジャニーズ事務所 （2015/10/15にJweb・Jnetに単独カテゴリができる） 受賞歴2000/04/28 日刊スポーツ「第3回ドラマグランプリ」新人賞（「3年B組金八先生～第5シリーズ～」） 2001/10/07 ジャニーズ大運動会2001 応援賞 2011/11/09 ザ・テレビジョン「第70回ドラマアカデミー賞」助演男優賞（「それでも、生きてゆく」） 2012/03/11 第66回 日本放送映画藝術大賞 優秀助演男優賞（「それでも、生きてゆく」） 2013/05/15 ザ・テレビジョン「第76回ドラマアカデミー賞」助演男優賞 2位（「純と愛」） Wikipedia：風間俊介
https://w.atwiki.jp/rffbl22/pages/110.html
再解析データ データ概要 JRA25/JCDAS 時間間隔 6h (月平均も有) 格子系 等緯度経度2.5度, 等緯度経度1.25度, T106ガウス格子 Grib形式なので、wgribでバイナリに出力してFortranでがちゃがちゃ計算してもいいが、ほとんどのことはGrADSでできてしまうのでそれでいいかと。 陸面解析値anl_landは、2.5度格子しか提供されていないので、モデルで初期値を作るときには他のデータと一致させるために1.25度に内挿 WRFでVtableが用意されていないので、Vtableを作るかJRAデータを直接読んでWRFの中間ファイル形式で出力することが必要 NCEP/NCAR FNL 時間間隔 6h WRFでVtableが用意されているのでungrib.exeすればO.K. コンポジット解析 JRA25/JCDASは、GrADSで読むのが簡単なのでそのままGrADSでコンポジットする方法を説明する。 200hPaのコンポジットを作成し図化するGrADSスクリプトの例(composite.gs) * grads -bp * run composite.gs set display color white c set grads off set mpdset hires set mpt 0 1 12 ***Read topography data************ sdfopen topojra.grd set lon 70 110 set lat 20 40 set xlopts 1 0 0.15 set ylopts 1 0 0.15 color 3000 7000 4000 -kind white- lightgray- lightgray -gxout grfill d z a=z close 1 ************************************ open alldata.ctl i=1 var1= hgtprs var2= ugrdprs var3= vgrdprs hall=0 uall=0 vall=0 !wc -l filelist.txt file_num.txt !basename `pwd` file_num.txt num = read(file_num.txt) number = sublin(num,2) number = subwrd(number,1) say number of file = number num = read(file_num.txt) dirname = sublin(num,2) say directory name = dirname !rm file_num.txt while (i =number) set lev 200 set lon 70 110 set lat 20 40 ********************Read event occured date**************** ret = read(filelist.txt) intime = sublin(ret,2) set time intime h= var1 u= var2 v= var3 hall=hall+h uall=uall+u vall=vall+v **************************************************** i=i+1 endwhile i=i-1 set xlopts 1 0 0.15 set ylopts 1 0 0.15 aveh=hall/ i aveu=uall/ i avev=vall/ i set gxout contour set ccolor 1 set cint 20 set cthick 10 set clopts 1 0 0.15 set clskip 2 d aveh set gxout vector set cthick 4 set ccolor 1 set arrowhead 0.1 set arrscl 0.5 30 d aveu;avev draw title dirname -composite printim dirname -compositeALL_200hPaH.png set gxout fwrite set undef -9999 set fwrite dirname ALL_200hPaH.bin d aveh d aveu d avev disable fwrite quit 地形データをtopojra.grd、コンポジットの元となるファイルのリストをfilelist.txt、データのGrADS ctlファイルをalldata.ctlとしている。 当然、GrADS idxファイルは新しく作成したものを用いる。詳しくは[Grib用のidxファイルの作成]を参照。 気圧、水平風のコンポジットを作成している。まず、filelist.txtからデータの数を読み取りその数までwhile文を用いて値を足し続け、最後にデータ数で割っている。 例えばデータ数が30個だとすると、while文を30以下の間繰り返す=31になったら終わりということになる。最終的に割るときにはデータ数は31ではなく30なのでendwhileの後でi=i-1をして調整している。
https://w.atwiki.jp/mugengod2006/pages/26.html
ここはデータをアップするページだ。 右上の下から選択してくださいのなかからアップロードを選択 そしてアップしたいデータをアップしたらもう一度アップロードを選択 アップしたファイルの上で右クリック、アドレスノコピー そしてここを編集する。 やり方はリンク名にファイルの名前、URLにアドレスを入力。それだけ。 アテナとキサラ きょいおり めいけー れおむち
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awkでデータを抽出 awkというのはテキストデータを処理するためのプログラムで、 データを並べ替えたり、抽出する時に役立ちます。 今回はawkを使って、調査データから必要な情報を抽出してみます。 今回はこちらのデータを使用します。以下のファイルをダウンロードし、 GMT作業用ファルダに保存してください。dummy_density.txt これは乱数で作ったデータなので数値に意味はありません。 別な海域で試したい人はこちらを使って自分でデータセットを作ってみてください。架空の調査結果.xls 今回使用するdummy_density.txtは No. 月 日 経度 緯度 水深 水温 密度 というデータが記録されています。 まず、ここから水深0mの表層水温を抽出し、GMTで使用できるデータの形にします。 以下のコマンドです。 ここからダウンロードできます。 -----------------------------------------region=144/147/39/42data=dummy_density.txtextract_data=extract_sst.txtgrd_file=extract_sst.grdawk ($6==0){print $5,$4,$7} $data $extract_datasurface $extract_data -G$grd_file -I1m -R$region -T0.2 ----------------------------------------- awkは上のように、awk コマンド ’データファイル’ 出力先(保存するファイル名) という形で使用します。 5行目のawkは データファイルの6列目(水深)が、0である場合に($6==0)、 5列目(経度)、4列目(緯度)、7列目(水温)の順番でextract_sst.txtというテキストファイルに記録するというコマンドになっています。 6行目で、extract_sst.txtという水温と緯度経度のデータファイルを GMTで扱うために、extract_sst.grdというGRDファイルに変換しています。5行目の$6==0の部分を書き換えると、他にもいろいろと抽出できます。例1 水深200mより浅い調査点とその水温を抽出awk ($6 200){print $5,$4,$7} $data $extract_data例2 水深200mより浅く、水温が５℃以上の調査点とその水温を抽出awk ($6 200 $7 5 ){print $5,$4,$7} $data $extract_data例3 8月に行われた調査の調査点、水温、密度を抽出awk ($2==8 ){print $5,$4,$7,$8} $data $extract_dataこのようにさまざまな条件を設定し、テキストデータを抽出することが可能になります。 膨大なデータからデータ抽出が必要な時はこのａｗｋが便利です。 パイプ( | ) 少し前でも触れましたが、 上のコマンドはパイプを使うと以下のように書き換えられます。 -----------------------------------------region=144/147/39/42data=dummy_density.txtextract_data=extract_sst.txtgrd_file=extract_sst.grdawk ($6==0){print $5,$4,$7} $data | surface -G$grd_file -I1m -R$region -T0.2 ----------------------------------------- パイプはＵＮＩＸで使われる手法の1つで 複数のコマンドをまとめて使う時に使用します。 ここではawkで抽出されたデータ(extract_sst.txtの部分)を保存(出力)せずに、 直接surfaceコマンドに渡しています。 大きなプログラムを作る時は、パイプを使ったほうが処理が速いのでお勧めです。
https://w.atwiki.jp/venusleague/pages/55.html
選手データを作成、編集する際は 下記のテンプレートを参照してください。 ●●の部分を編集。 ※注意事項 ページ名は選手名(フルネーム)にしてください。 必ずLevel10(MAX)のデータを記入してください。 ポジ別、クラス別も50音順での記載をお願いします。 グラフィック： bold(){通常or特別} ---- ポジション： bold(){●●●} クラス： bold(){●●●} 利腕： bold(){右or左} 打席： bold(){右or左} ---- 投力： bold(){●●} 打力： bold(){●●} 走力： bold(){●●} 技術： bold(){●●} ---- スキル1： bold(){●●●} スキル2： bold(){●●●} スキル3： bold(){●●●} スキル4： bold(){●●●} スキル5： bold(){●●●} ---- 身長： bold(){●●●} bold(){B●● W●● H●●} 年齢： bold(){●●} ----