吹奏楽譜 <吹奏楽J-POP楽譜> Cry Baby / Official髭男dism〔Grade 3. 5〕 編曲:郷間幹男 TVアニメ「東京リベンジャーズ」オープニング主題歌
HELLO HELLO / Snow Man〔Grade 3〕 編曲:郷間幹男 Snow Man初のポップなラブソングを吹奏楽で なないろ / BUMP OF CHICKEN〔Grade 3〕 編曲:郷間幹男 BUMP OF CHICKENが歌うNHK朝ドラ「おかえりモネ」主題歌 ドライフラワー / 優里〔Grade 3〕 編曲:郷間幹男 シンガーソングライター優里が歌う、2億回再生突破した失恋ソング もっとみる <吹奏楽J-POP楽譜(小編成)> 廻廻奇譚 / Eve〔Grade 2. 5(小編成)〕 編曲:郷間幹男 大人気アニメ「呪術廻戦」の主題歌 なないろ / BUMP OF CHICKEN〔Grade 2(小編成)〕 編曲:郷間幹男 WAになっておどろう〔Grade 2(小編成)〕 編曲:郷間幹男 V6を始め様々なアーティストにカヴァーされている楽曲 愛なんだ / V6〔Grade 2(小編成)〕 編曲:郷間幹男 V6史上最も売れている楽曲! <吹奏楽セレクション楽譜> Heal The World / マイケル・ジャクソン〔Grade 3〕 編曲:郷間幹男 マイケル・ジャクソンが1991年に発売した楽曲です イントゥ・ジ・アンノウン~心のままに〔Grade 4〕 編曲:宮川成治 アニメーション映画「アナと雪の女王2」劇中歌 イントゥ・ジ・アンノウン~心のままに〔Grade 3. 5〕 Warrior Past〔Grade 3〕 2020年NHK大河ドラマ「麒麟がくる」メインテーマ <吹奏楽セレクション楽譜(小編成)> 威風堂々 Brass Rock〔Grade 2. 全日本吹奏楽コンクールデータベース更新 | Musica Bella Blog. 5(小編成)〕 エルガーの『威風堂々』を大胆アレンジ! さくら(独唱)〔Grade 2.
get_dummies ( df, columns = [ 'prize'], prefix = '', prefix_sep = '') #高校名称統一(わかっているものだけ) df = df. replace ( '大阪府立淀川工業高等学校', '大阪府立淀川工科高等学校') これで下準備が整いました。DataFrameはこんな感じ。 ではここから分析結果を見ていきます。 ※コードは最低限結果が表示できる程度のシンプルな形で書いていますが、結果は見やすいようにさらにラベル等を加工したものを貼り付けていますのでご認識ください。 df2018 = df. query ( 'year == "2018"') len ( df2018) 今年の支部大会全ての総出場校数は 220校 です。 仮に47都道府県で割っても1県につき4〜5校。 支部大会に出るだけでも、かなり厳選されているのがわかります。 #代表(全国大会進出)数、金賞数、銀賞数、銅賞数 df2018 [[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #円グラフで表示 df2018 [[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum (). plot. pie ( counterclock = False, startangle = 90, subplots = True, autopct = "%1. 1f%%") そのうち 全国へ行けるのは13% です。やっとの思いで 支部大会まで漕ぎ着けても、代表になれるのは10校中1〜2校。 ちなみに30年トータルで見ると… やっぱり 14% 程度。大して変わっていないようですね。 ※ちなみに「全国大会出場」は「金賞」には含めていません。 #高校名で集計 zenkoku_sum = df. groupby ( 'name')[[ 'zenkoku']]. 吹奏楽全国大会への道のりを平成1年～平成30年のデータで分析してみた - Qiita. sum () #全国経験校数を合計 zenkoku_rate = pd. Series ([ len ( zenkoku_sum. query ( 'zenkoku > 0')), len ( zenkoku_sum. query ( 'zenkoku == 0'))], index = [ '経験あり', '経験なし']) zenkoku_rate zenkoku_rate.
Make Her Mine -Brass Rock- 〔少人数編成〕 人気タイトル『Make Her Mine -Brass Rock-』を、20人程度でも吹けるよう、より工夫を加えたアレンジです! Over the Rainbow -Brass Rock- あの有名曲がブラスロックに!バンドのレパートリーにぴったりの一曲! サマータイム Brass Rock ジャズの魅力を存分に取り入れた大人なブラスロック! <吹奏楽譜 ルパン三世シリーズ> ルパン三世のテーマ'78 ~SKA Ver. ~ 炎のたからもの ラヴ・スコール スーパー・ヒーロー <合唱と吹奏楽> Journey to Harmony〈組曲「Ray of Water」より〉〔合唱と吹奏楽〕【2部合唱+吹奏楽】〔Grade 3〕 奉祝曲「Ray of Water」より、嵐が歌う『Journey to Harmony』を合唱と吹奏楽で On My Own(ミュージカル「レ・ミゼラブル」より)【ソプラノ独唱+吹奏楽】 映画化もされ大ヒットした「レ・ミゼラブル」の一曲 パプリカ〔合唱と吹奏楽〕【2部合唱+吹奏楽】 ダンスを加えて演奏できる!小学生ユニット、Foorin(フーリン)が歌う応援ソング! すみれの花のように〔合唱と吹奏楽〕【ソプラノ独唱+吹奏楽】 作曲:八木澤教司 八木澤教司氏が作曲、まはる氏が作詞を手掛ける名曲! 吹奏楽コンクールデータベース（自由曲：プロコフィエフ／イワン雷帝） - Musica Bella. <復刻シリーズ> コンサートバンドとジャズアンサンブルのためのラプソディ Comp. & Arr.
sort_values ([ 'zenkoku', 'zenkoku_rate'], ascending = False)[: 10] 100%とか実現できるものなんですね。 きっと彼らが指揮する高校は、全国に行くのは当然で、その先が目標なのでしょう。 なかなか全国に行けず悩んでいる高校は、彼らの情報を調査してみると良いかもしれません。 以上、吹奏楽コンクールの支部大会データをもとに、全国大会への道のりの難しさや、全国出場に相関しそうなものを調べてみました。 データ分析と書いておきながら、集計して可視化したぐらいなんですが、 最近の機械学習の投稿は、似たような内容だったり、難しくてあまり一般向けに楽しめる内容じゃなかったりするものが多いので、まずは誰でもそれなりに楽しめるシンプルな内容を意識しました。 最後に「全国大会の金賞校を機械学習で予測」みたいなこともできるかなと思ったんですが、野暮かなと思ってやめました。 賞の結果が全てではないですし、やっぱり最終的に結果を左右するのは、生徒たちの情熱です ので、それに水を差すのもよくないかと。 ※細かく見ると多少のデータの抜けもありそうなのですが、大まかな結果には影響しないと思うのでご了承ください。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
1f%%") 過去30年間で、支部大会まで出場している全ての高校のうち、全国まで行けた高校は、たったの16. 5%。 常連が幅を利かせているんですね。思ったより狭き門。 ※以降は全て過去30年のトータルの分析結果です。 全国への道のりの厳しさを理解したところで、強豪校と呼ばれる高校について調べてみます。 #集計対象年度数(1989~2018) year_count = df [ 'year']. value_counts (). count () byname = df. groupby ( 'name')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #全国割合の列追加 byname = byname. assign ( zenkoku_rate = round ( byname [ 'zenkoku'] / year_count * 100, 1)) #ソートして表示 byname. sort_values (([ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']), ascending = False)[: 15] トップは「愛知工業大学名電高校」と「柏市立柏高校」で、80%超え。 5回に4回は全国に行っているわけです。 他にも「埼玉栄高校」や「淀川工科高校」、「習志野高校」といった実力校が名を連ねました。 支部単位で、全国出場校の割合の差異を比較してみます。 ※関東支部は1995年より東関東と西関東に別れたので、1994年までのデータです。 #支部で集計 byregion_sum = df. groupby ( 'region')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () byregion_rate = byregion_sum. assign ( total = byregion_sum [ 'zenkoku'] + byregion_sum [ 'gold'] + byregion_sum [ 'silver'] + byregion_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byregion_sum [ 'zenkoku'] / ( byregion_sum [ 'zenkoku'] + byregion_sum [ 'gold'] + byregion_sum [ 'silver'] + byregion_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)) byregion_rate.
HOME 吹奏楽コンクール 兼田敏 序曲 自由曲: 兼田敏 / 序曲 兼田敏の作曲者情報を見る | 序曲の作品情報を見る 大会別表示 編成別の集計 部門別/賞別の集計 部門 賞合計 金賞 銀賞 銅賞 他 小学校 0 0 0 0 0 中学 7 1 4 2 0 高校 8 1 0 4 3 大学 3 0 1 1 1 職場・一般 10 4 5 1 0 合計 28 6 10 8 4 年度ごとの推移 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されている場合には、賞ごとに表示されます。 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されていない場合には、部門ごとに表示されます。 凡例 (グラフの右上に表示されている部門ごと/賞ごとの区分) をクリックすることで表示/非表示を切り替えることができます。 吹奏楽コンクールでの演奏記録
株や競馬など、 直接的にお金に絡むデータは、ネット上を探せばすぐに見つかりますが、そうでないものは意外と見つかりにくいものです。 例えば今回の題材、「吹奏楽」についてもそう。 吹奏楽の全国大会は、高校野球でいうところの甲子園とも言われます。 本気で吹奏楽をやっている学生なら誰しも憧れる、夢の舞台。テレビや漫画やアニメなど、様々な形でしばしば取り上げられています(2019年春にも 『劇場版 響け!ユーフォニアム~誓いのフィナーレ~』 が公開とか)。 それなのに、具体的なデータは少なく、活用しようにもピンとこないものばかり。平成も終わりが近づいてきましたので、今回は 吹奏楽コンクールの情報(平成1年〜30年分)を集めてデータ分析 してみようと思います。 何割の高校が全国へ行けるの? どこの都道府県が強いの? 全国へ行きやすい曲ってあるの? 演奏順は結果に関係するの? その他もろもろ 全国を目指す吹奏楽部の学生や顧問の方々だけでなく、吹奏楽を知らない人やエンジニアの方々にも楽しめそうな内容を意識して書いてみましたので、ぜひご覧ください。 Musica Bellaさんの吹奏楽コンクールデータベース から、 高校(A部門)の支部大会30年分のデータを抽出(スクレイピング) し、活用させていただきました。調べてみてわかりましたが、このサイト、データがすごく綺麗にまとまっています…圧倒的感謝…!! 吹奏楽に詳しくない方向けに補足すると、吹奏楽コンクールは 1. 地区大会 2. 都道府県大会 3. 支部大会 4. 全国大会 といった流れで大会があり、 支部大会で代表に選ばれた者のみが全国大会に出場できます。 詳しく解説されているサイト もあるので興味があればご覧ください。今回の分析対象は3の支部大会のデータです。 最初に、スクレイピングして必要なデータを集めます。特別なことはしていませんので、ポイントだけ記しておきます。 サイト上はこんなテーブルになっています。スクレイピング後、下記のようなDataFrame(トップ5行を表示)になりました。ちなみに サイトの表はtableタグではなくdivタグで書かれているので、自分で規則性を見つけてマッチングする必要がありました。 また、prize(賞)は「silver」や「gold」のままだと集計しにくいので、 ダミー変数(1 or 0 の変数)に変換。 加えて、 高校名が変わった高校については高校名を統一 しておきます。 #賞をダミー変数へ df = pd.
内容(「BOOK」データベースより) 書く力、話す力、考える力がアップする最速訓練法。実社会で役立つ、新しいロジカルシンキング。「うまく考える方法」と、考えた内容を「うまく表現する方法」を中心に、論理的に自分の考えを伝える能力を伸ばす強力な方法を解説。 著者について あいざわ・あきら 大阪府生まれ。京都大学大学院博士課程修了。現在、京都大学准教授(情報学研究科)、工学博士。進化型知能、複雑系情報学、情報文明学の研究者。研究は海外でも表彰されるなど国際的評価が高い。ニューヨーク科学アカデミー会員。政府・自治体などの科学技術政策委員を歴任。難しい内容をやさしく述べる筆力には定評がある。趣味のパズルは10万問を収集。著書は各国でもベストセラーとなる。『京大式ロジカルシンキング』(サンマーク文庫)、『ゲーム理論トレーニング』(かんき出版)、『結果が出る発想法』『頭がよくなる論理パズル』(以上PHP研究所)など著書多数。
⇒ 解答例 結論→うどんです。 根拠→なぜならうどんは500円以内で食べられますが、ラーメンは最近800円前後するお店が多く敷居が高いからです。*回答については、結論と根拠があればOKです♪ラーメンを結論にしても大丈夫です。 練習問題②お勧めの喫茶店 以下の質問に対して、基礎練習として結論+根拠を用いた論理的主張をしてください。15秒程度の回答でOkです。楽しみながら進めてみてくださいね♪ お勧めの喫茶店はありますか? ⇒ 解答例 結論→ルノアールです 根拠→価格帯は少し高いですが、席と席の間が広くゆったり過すことができます。真剣な話や仕事の話もできるのでお勧めです。 練習問題③お勧めのアプリ 以下の質問に対して、基礎練習として結論+根拠を用いた論理的主張をしてください。15秒程度の回答でOkです。楽しみながら進めてみてくださいね♪ おススメのアプリはありますか? ⇒ 解答例 結論→漫画アプリがおすすめです 根拠→最初は無料の話から始まる漫画が多く、お試しで読むことに最適だからです。人気の漫画で単行本を買うか迷ったときに、1話目だけ読んで購入するか決めています。 いかがでしたでしょうか。繰り返し練習することで論理的思考の基礎である「結論+根拠」が自然とできるようになりますよ。 根拠の集め方 ①鉄の掟!根拠は数字化しよう まず鉄則として、数字化できる根拠を示す癖をつけましょう。数字がない根拠は、主観的な説明となりやすく、説得するには弱い根拠となります。根拠を示す場合は数字化されているか?チェックしましょう。 以下、練習問題を折りたたんで記載しましたので、ぜひトライしてみてください。 練習問題:根拠を数字化 以下の質問に対して数字を含めながら30秒以内で根拠を示すようにしてください。なお、あくまで練習なので、数字は正確でなく、架空の数字でOkです。 ⅰ お勧めのダイエット法はありますか? ⅱ 今後、介護業界は成長しそうでしょうか? ⅲ 男性と女性現在どちらが幸福感が高いでしょうか? ⅳ 人工知能の発展によって、飲食店はどのような影響を受けるでしょうか? 論理的思考力 トレーニング. ↓ シンキングタイム・・・ ↓ 解答例(*数字や学会は架空です) ⅰ お勧めのダイエット方はありますか? タンメンダイエットがおすすめです。厚生労働省の調査ではタンメンは1人前で300カロリーしかありません。野菜をたっぷりおいしく食べることができるので、健康に痩せることができます。日本栄養学会の調査でも、タンメンの栄養バランスは最も優れていると発表されています。 ⅱ 今後、介護業界は成長しそうでしょうか?
新しいスキルを身につける 論理的思考力を磨くには、新しいスキルを身につけることも有効です。スキルを身につける機会をなるべく多く取るようにすれば、そこで必要になる思考力を仕事にも生かせるようになります。 たとえば、新しいプログラミング言語の勉強を始めることにした場合、じっくり考えてプランを立てる必要があります。毎日学習に取り組むことで、業務中の問題によく考えて対処するための発想法を身につけるだけでなく、キャリアアップにつながる新しいスキルを手に入れることができます。 5. 自分の判断の結果を予測してみる 論理的思考力の強化に取り組む際は、自分の決断が将来的にどんな影響をもたらすのかを検討すると効果的です。自分の判断の結果に注意を向ければ向けるほど、予測が容易になります。 仕事で直面した問題の解決策を考える場合は、その解決策がどんな結果につながるのかを想像力を働かせます。繰り返し考えるうちに、短期、長期的に自分の下した決断がもたらす結果についてスムーズに予測できるようになり、その予測が論理的思考を支える重要な要素の1つとなります。 論理的思考力は、日々の訓練を通じて簡単に強化できます。今回紹介した訓練を日常的に実践すれば、日々の業務で下すさまざまな判断に論理的な考え方を取り入れることができるようになります。