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なら 西日本旅客鉄道 奈良県奈良市三条本町 JR関西本線(大和路線)(加茂~JR難波) 平城山←→郡山 JR奈良線 平城山←→終点 JR桜井線 始発←→京終
https://w.atwiki.jp/ekidash/pages/4875.html
おうじ 西日本旅客鉄道 奈良県北葛城郡王寺町久度 JR関西本線(大和路線)(加茂~JR難波) 法隆寺←→三郷 JR和歌山線 始発←→畠田 近鉄生駒線 信貴山下←→終点
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北海道道952号 山花鶴丘線 やまはな つるおかせん より大きな地図で 北海道の道路 を表示 北海道釧路市内を通る一般道道。 距離:3.5km 起点:北海道釧路市山花(北海道道222号雄別釧路線) 終点:北海道釧路市鶴丘(国道240号交点、北海道道65号釧路空港線終点) 2009-08-22 起点から終点まで走った。 草原の中をまっすぐ抜けていく道。 おすすめ道路 関連項目 2009年8月北海道 北海道道65号 自転車旅 都道府県道一覧 この項目のタグ 2009年 2009年8月 2009年8月22日 おすすめ 北海道 北海道道 道路 都道府県道 釧路市 タグ「北海道道」がついた項目 オホーツク自転車道 / 釧路阿寒自転車道 / 北海道道13号 / 北海道道15号 / 北海道道16号 / 北海道道23号 / 北海道道26号 / 北海道道52号 / 北海道道57号 / 北海道道65号 / 北海道道73号 / 北海道道75号 / 北海道道76号 / 北海道道87号 / 北海道道92号 / 北海道道93号 / 北海道道122号 / 北海道道133号 / 北海道道135号 / 北海道道150号 / 北海道道217号 / 北海道道254号 / 北海道道260号 / 北海道道282号 / 北海道道298号 / 北海道道304号 / 北海道道305号 / 北海道道337号 / 北海道道422号 / 北海道道442号 / 北海道道465号 / 北海道道544号 / 北海道道549号 / 北海道道713号 / 北海道道769号 / 北海道道771号 / 北海道道774号 / 北海道道775号 / 北海道道802号 / 北海道道806号 / 北海道道863号 / 北海道道867号 / 北海道道952号 / 北海道道959号 / 北海道道1033号 / 北海道道1038号 / 北海道道1075号 / 北海道道1144号 タグ「道路」「おすすめ」がついた項目 秋田県道55号 / 秋田県道59号 / 秋田県道121号 / 岩手県道・秋田県道23号 / 岩手県道268号 / 愛媛県道45号 / 大川喜多方自転車道 / 奥鬼怒林道 / 奥武蔵グリーンライン / 狩勝峠 / 釧路阿寒自転車道 / 久比岐自転車道 / 熊本県道111号 / 群馬県道・長野県道93号 / 高知県道23号 / 高知県道27号 / 高知県道320号 / 高知県道262号 / 国道135号 / 国道136号 / 国道178号 / 国道229号 / 国道321号 / 国道334号 / 国道390号 / 国道396号 / 国道410号 / 埼玉県道11号 / 笹子峠 / 定峰峠 / 滋賀県道304号 / 静岡県道16号 / 静岡県道17号 / 静岡県道20号 / 静岡県道29号 / しまなみ海道 / 知床峠 / 宍道湖湖北自転車道 / 千葉県道81号 / 千里浜 / つくばりんりんロード / 東京都道204号 / 栃木県道169号 / 栃木県道249号 / 長崎県道201号 / 中標津町道北19号 / 長野県道157号 / 長野県道8号 / バンナスカイライン / ビーナスライン / 福島県道70号 / 富士吉田山中湖自転車道 / 北海道道76号 / 北海道道952号 / 山梨県道212号 / 山梨県道7号
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みぞのくち 東京急行電鉄 神奈川県川崎市高津区溝口二丁目 東急田園都市線 高津←→梶が谷 東急大井町線 高津←→終点
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@WINSCRBARY 縦スクロールバーを表示するサブルーチン 引数 WINBX 始点座標 WINBY 始点座標 WINBX2 スクロール座標 ref WINBY2 終点座標 WINBM 最大値 戻り値 なし サンプル LIST @WIN_SCRBAR参照
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荒川自転車道 あらかわじてんしゃどう 埼玉県さいたま市から、滑川町に至る自転車歩行者専用道路。 大規模自転車道として整備され、埼玉県道155号さいたま武蔵丘陵森林公園自転車道線となっている。 起点:埼玉県さいたま市浦和区 北浦和駅入口交差点 終点:埼玉県比企郡滑川町 延長:45.6km 通過市町村 埼玉県 さいたま市 - 川越市 - 比企郡川島町 - 吉見町 - 熊谷市 - 東松山市 - 滑川町 起点〜羽根倉橋(東)交差点:国道463号(埼玉県道155号重複区間)の歩道。 羽根倉橋(東)交差点〜上江橋:荒川左岸 上江橋〜大芦橋:荒川右岸 大芦橋〜終点:埼玉県道307号の歩道 2020-11-19 関連項目 比企自転車道 この項目のタグ 2020年 2020年11月 埼玉県 埼玉県道 大規模自転車道 自転車道 道路 都道府県道 タグ「自転車道」がついた項目 荒川サイクリングロード / 荒川自転車道 / 一宮川自転車道 / 因幡自転車道 / 印旛沼自転車道 / 江戸川左岸自転車道 / 置賜自転車道 / 大川喜多方自転車道 / オホーツク自転車道 / 北上花巻温泉自転車道 / 旧中川水辺公園 / 釧路阿寒自転車道 / 久比岐自転車道 / 高知安芸自転車道 / さくらんぼサイクリングロード / 支笏湖公園自転車道 / しまなみ海道 / 新川遊歩道 / 宍道湖湖北自転車道 / 太平洋岸自転車道 / 多摩川サイクリングロード / つくばりんりんロード / 手賀沼自転車道 / 豊田安城サイクリングロード / 長良川自転車道 / 野山北公園自転車道 / 花見川サイクリングコース / 比企自転車道 / びわ湖よし笛ロード / 吹上浜砂丘自転車道 / 富士吉田山中湖自転車道 / 伯耆自転車道 / メイプル耶馬サイクリングロード / 山中湖サイクリングロード / 京都府道801号
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マップデータ ファイル RPG_RT.lmt ヘッダ 0x0a + LcfMapTree 形式 二次元配列 + 存在するLcfMapUnitを列挙 + 主人公と乗り物の初期位置(一次元配列) 配列番号リスト 配列番号 内容 形式 省略時の初期値 備考 3 属性 BER圧縮整数 不明 4 属性 BER圧縮整数 不明 [3] と [4] の違いが分からない 51 エリアの範囲 uint32_t[4] 省略なし [0] 始点X座標[1] 始点Y座標[2] 終点X座標+1[3] 終点Y座標+1 ※ここに無い項目は、sue445さんの解析結果を参照。 存在するLcfMapUnit 形式 要素数(BER圧縮整数) + 存在するLcfMapUnitの列挙(BER圧縮整数 * (要素数 + 1)) 重複する場合もある? 主人公と乗り物の初期位置 形式 一次元配列 配列番号リスト 配列番号 内容 形式 省略時の初期値 備考 01 主人公の初期マップID BER圧縮整数 省略なし 省略時、ニューゲームができない 02 主人公の初期X座標 BER圧縮整数 0 03 主人公の初期Y座標 BER圧縮整数 0 11 小型船の初期マップID BER圧縮整数 0 省略時、イベントで再設定しない限り小型船が使用不可 12 小型船の初期X座標 BER圧縮整数 0 13 小型船の初期Y座標 BER圧縮整数 0 21 大型船の初期マップID BER圧縮整数 0 省略時、イベントで再設定しない限り大型船が使用不可 22 大型船の初期X座標 BER圧縮整数 0 23 大型船の初期Y座標 BER圧縮整数 0 31 飛行船の初期マップID BER圧縮整数 0 省略時、イベントで再設定しない限り飛行船が使用不可 32 飛行船の初期X座標 BER圧縮整数 0 33 飛行船の初期Y座標 BER圧縮整数 0 名前 コメント
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【解説】 全てのレギオスの位置を把握しているといわれる 放浪バスの起点であり終点 メイシェン・トリンデン、ナルキ・ゲルニ、ミフィ・ロッテンの出身地 武芸者集団交叉騎士団を擁する
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【浦】系統に戻る. 浦04 起点 経由 終点 新設・変更 廃止・変更 担当営業所 備考 (1) 浦和駅西口 駒場・領家交番・上木崎 与野駅東口 浦和営業所 (2-1) 浦和駅西口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ 東浦和駅 1990年5月16日新設 2000年10月16日変更 (2-2) 2000年10月16日変更 2012年10月10日変更 さいたま東営業所 さいたま東へ移管 (3-1) 浦和駅東口(東口通り) 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ 東浦和駅 2012年10月10日変更 2015年1月16日変更 浦和駅東口(東口通り)発着へ変更 (3-2) 日の出通り→太田窪→大谷口県営住宅→明花→イーストシティ 2012年10月10日新設 深夜バス、土曜・休日運休浦和駅東口(東口通り)発着へ変更 (4-1) 浦和駅東口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ 東浦和駅 2015年1月16日変更 現在運行中 浦和駅東口(駅前)発着へ変更 (4-2) 日の出通り→太田窪→大谷口県営住宅→明花→イーストシティ 2020年4月14日より運休中 深夜バス、土曜運休浦和駅東口(駅前)発着へ変更 浦04-2 起点 経由 終点 新設・変更 廃止・変更 担当営業所 備考 (1-1) 浦和駅西口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原 馬場折返場 1994年4月1日新設 2000年10月16日変更 浦和営業所 (1-2) 2000年10月16日変更 2012年10月10日変更 さいたま東営業所 さいたま東へ移管 (2) 浦和駅東口(東口通り) 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原 馬場折返場 2012年10月10日変更 2015年1月16日変更 浦和駅東口(東口通り)発着へ変更 (3) 浦和駅東口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原 馬場折返場 2015年1月16日変更 現在運行中 浦和駅東口(駅前)発着へ変更 浦04-2H 起点 経由 終点 新設・変更 廃止・変更 担当営業所 備考 (1) 浦和駅東口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原・馬場折返場・市立病院南 市立病院 2017年9月16日新設 現在運行中 さいたま東営業所 浦04-3 起点 経由 終点 新設・変更 廃止・変更 担当営業所 備考 (1) 浦和駅西口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原・さぎ山記念公園 さいたま東営業所 2000年10月16日新設 2012年10月10日変更 さいたま東営業所 (2-1) 浦和駅東口(東口通り) 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原・さぎ山記念公園 さいたま東営業所 2012年10月10日変更 2015年1月16日変更 浦和駅東口(東口通り)発着へ変更 (2-2) 日の出通り→太田窪→大谷口県営住宅→明花→イーストシティ→東浦和駅→尾間木→芝原→さぎ山記念公園 2012年10月10日新設 深夜バス、土曜・休日運休浦和駅東口(東口通り)発着へ変更 (3-1) 浦和駅東口 日の出通り・太田窪・大谷口県営住宅・明花・イーストシティ・東浦和駅・尾間木・芝原・さぎ山記念公園 さいたま東営業所 2015年1月16日変更 現在運行中 浦和駅東口(駅前)発着へ変更 (3-2) 日の出通り→太田窪→大谷口県営住宅→明花→イーストシティ→東浦和駅→尾間木→芝原→さぎ山記念公園 深夜バス、日曜・休日運休浦和駅東口(駅前)発着へ変更 路線解説 浦和駅から東浦和駅方面への路線だが、浦09(2)(浦和駅東口-原山-花月-尾間木-浅間下-東浦和駅)と異なりイーストシティ経由で運行する。国道463号線を原山方面へ向かうのではなく、大谷口県営住宅からイーストシティを経由して東浦和駅に達し、枝番はその先の馬場(ばんば)地区・さいたま東営業所へ達する。イーストシティとは東浦和駅西側に位置する住宅街で、けやき街・かつら街が武蔵野線の南側、北側にみずき街・かえで街と呼ばれる集合住宅が存在する。枝番の終点である馬場は東浦和駅から北側の芝原・松ノ木(地名は「松木」)地区を経てその先、見沼たんぼのすぐ南にある地区で、折返場から正面の細い道をたどるとさいたま市立病院に到着する。市立病院は浦和駅から浦08(3)(浦和駅東口-駒場運動公園入口-浦和パークハイツ-市立病院-南台)が運行しているが、東浦和駅からのアクセスでは浦04-2の他、東浦01(東浦和駅-尾間木-芝原-松ノ木東公園-馬場折返場)でも可能である点がポイント。 2015年1月16日のダイヤ改正と同時に浦和駅東口ロータリーが完成したため、浦05(3-1)(浦和駅東口-太田窪-大谷口県営住宅-明花)と同時に駅前通り発着からロータリー発着へ変更された。 2017年9月16日のダイヤ改正で、馬場折返場から市立病院へ延伸させた浦04-2Hが新設された。浦和駅から市立病院へは東浦和駅経由の浦04-2Hと浦08との二本立てとなった。浦08は南台まで運行されるが、これは市立病院での長時間停車が困難なためであるが、浦04-2Hは市立病院発着として新設された。同時に東浦和駅発着の「東浦01H」が新設されており、病院を表すHospitalの頭文字を系統番号に採用したことで、国際興業伝統の「ハイフン」よりも利用者に分かりやすい案内となった。 深夜バスについては本線が平日・休日運行の変則設定なのに対し、さいたま東営業所行きは平日・土曜運行となっている。
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4-5.スライスを学ぼう Numpyをより便利にしてくれるのがスライスという概念です.スライスの名前の通り,配列から一部を切り出す機能なのですが,非常に多様な活用方法があります.スライスを使わずしてnumpyを使いこなしているとは言えません.スライスをマスターすればPythonをより便利に活用出来ます. (1)スライスの基本構造 とあるN行M列の配列をAとします.このときのスライス構造は以下のように表します. A [始点:終点,始点:終点] 最初の始点:終点はX軸に関する範囲指定を示しています.例えば,始点を0,終点を5とすれば0番目から5番目までの要素が抜き出されます.これは始点を除いた:終点という表現と同じ意味を持ちます.次元の区切りは,で行います.また,重要な表現として始点と終点を指定しない:だけの表現はその軸に関してはなにもしないということを意味します.例えば,A[5, ]は5行目の数値全てを取り出すということを意味しています.以下はこれらの実例です. A = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) #2行5列 A array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]) A[0 1] #2軸目以降を省略して書くことも可能 [[1, 2, 3, 4, 5]] #[[ となっているので二次元 A[0 1].shape (1,5) #一次元配列ではなく,1行5列という二次元で認識される点に注意 A[0] #1次元目の0行目を指定している [1, 2, 3, 4, 5] #こちらは一次元で出力される A[0,0 3] #0行目の0列目から左から数えて3番目(要素番号:2)まで切り出し, [1, 2, 3] A[ ,0 3] #行方向のスライスをせず,そのまま. [[1, 2, 3], [6, 7, 8]] A[ ,2 3] #列(横)方向に関して左から2つ目から左から3番目をスライス [[3], [8]] A[ , ] #スライスなし=そのまま array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]) A[1, ] #1行目全体をスライスする [[ 6, 7, 8, 9, 10]] (2)Top / Worst Nを抜き出そう このスライスが多用されるシーンの一つがnp.sort系とスライスを組み合わせたTop / Worst Nの抜き出しです.np.sortは前節で解説したように配列の要素を小さい順に並び替えるものでした. np.sort(X, axis = None…) Xの要素を小さい順に並び替えます. np.argsort(X, axis = None…) Xの要素のを小さい順に並び替えた場合の要素番号を取得します. 上記の説明に従えば,Top3を抜き出すにはsortされた配列から後ろ(右)から3個をスライスすれば良いことになります. A = [1,15,13,6,9] np.sort(A) [1,6,9,13,15] np.sort(A)[-3 ]#右から数えて3つ目が始点 [9,13,15] np.argsort(A) [0,3,4,2,1] np.argsort(A)[-3 0] [4,2,1] (3)行だけを飛び地で抜き出す スライスは1行目,3行目,8行目のように連続しない行や列を各個抜き出し,新たな一まとまりの配列として出力することが出来ます. A = np.random.randint(0,10,(5,5)) A = [[5, 8, 0, 9, 7], #人によって違います [5, 2, 5, 9, 7], [6, 4, 7, 6, 7], [5, 6, 9, 8, 8], [2, 4, 7, 4, 6]] lst = [0,2,4] A[lst, ] #列方向はそのままに指定した行全体を抜き出す [[5, 8, 0, 9, 7], [6, 4, 7, 6, 7], [2, 4, 7, 4, 6]] より具体的な例で言えば,列方向の合計が30を超える行だけを抜き出すといった使い方です. B = np.sum(A,axis=1) #列方向の合計値を出力 B [29, 28, 30, 36, 23] lst = np.where(B = 30) #30以上の要素番号を抜き出す lst (array([2, 3], dtype=int32),) A[lst[0], ] #列方向の合計が30を超える行だけを抜き出す [[6, 4, 7, 6, 7], [5, 6, 9, 8, 8]] (4)既存の配列に挿入する スライスは配列の切り出しだけではありません.既存の配列の一部に別の配列の一部を挿入することも出来ます.また,指定した範囲を特定の数値に置き換える事もできます. lst = range(5) A[0, ] = lst #0行目にlstを挿入する A [[0., 1., 2., 3., 4.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]] #0行目がrange(5)に置き換わっている A[ ,2] = lst #2列目にlstを挿入する A [[0., 1., 0., 3., 4.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 2., 0., 0.], [0., 0., 3., 0., 0.], [0., 0., 4., 0., 0.]] A[3 5, ] = 1 #3行目から5行目までを1に A [[0., 1., 0., 3., 4.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 2., 0., 0.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]] A = np.zeros((5,5)) B = np.full((5,5),(5)) C = np.random.randint(0,5,(5,5)) [[4, 3, 1, 1, 0], #人によって違います [3, 4, 4, 0, 3], [3, 3, 4, 3, 4], [2, 4, 1, 2, 4], [4, 3, 2, 2, 1]] A[0 3, ] = B[0 3, ] * C[0 3, ] A [[20., 15., 5., 5., 0.], [15., 20., 20., 0., 15.], [15., 15., 20., 15., 20.], [ 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0.]] #0行目から3行目までをB×Cの計算結果に置き換える ここまでで察しの良い人はスライスにfor文が使われていないことに気づいたかも知れません.これも冒頭で述べた「for文を使ったら負け」にきっちりと対応しています.C言語などであれば,スライス後のサイズである配列を予め生成し,そこにfor文で次々に数値を当てはめていく形になりますが,スライスを使えば,より感覚的に,より見やすく,高速に演算が可能になります.皆さん,どんどんスライスしていきましょう. 次へ