ショック! !
以上、第一部の途中までプレイした、ロールプレイング・シミュレーション初心者の目線によるプレイリポートでした。RPGではお約束の"敵が強いと感じたらレベルを上げればなんとかなる"が通用するゲームなので、シミュレーションに難しいイメージを抱いている方も、ふつうのRPG感覚で楽しめる良作です。それにしても、ストーリーの続きが超気になる! このままフリーバトルでのレベル上げを活用しつつ、戦闘を楽しみながら続きのプレイを堪能したいと思います! (ゴジラ太田)
ファイアーエムブレム風花雪月(FE風花雪月)の「ハピ」の評価を紹介しています。個人スキルや技能の得意・不得意に関しても記載していますので、参考にしてください。 灰狼の学級 ユーリス コンスタンツェ バルタザール ハピ キャラの加入時期一覧はこちら 目次 ▼ハピの基本情報 ▼得意・不得意技能 ▼みんなのコメント ハピの基本情報 所属 CV 三澤紗千香 初期兵種 サイドストーリー: ヴァルキュリア メインストーリー:加入時期で変化 加入条件 サイドストーリー「煤闇の章」 スカウトのやり方と条件はこちら 5年後の姿 ※ネタバレ注意 加入時のステータス HP 27 Lv.
計略を使わずとも、通常攻撃や戦技(必殺技)の使用時も、ユニットの周りを囲む友軍の兵士の姿が。これは負けられない! ・異形の存在「魔獣」との死闘を、騎士団と共に乗り越えよう!
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地図データ(予めダウンロードしておいたシェープファイル)を読み込む
2. 統計データを読み込み,地図データとデータの順番が一致しているか確認する
3. 上2つのデータをleaflet()に投入して描画する
library ( maps)
library ( mapproj)
# 1. 地図データの読み込み:ダウンロードしたシェープファイルを使う
<- readRDS ( "data/")
plot ()
{dplyr}のglimpse()で. rdsの中身を簡単に確認することができる。
library ( dplyr)
glimpse () #{dplyr}のglimpse()で中身を確認
次に地図データに流し込むための統計データを読み込む。
ここでは,例として先程の{choroplethr}のdf_japan_censusデータを使う
# 2. 統計データの読み込み
# 2-1. 日本地図 白地図 色塗り エクセル. 都道府県名などで一致する列を見つける(toupper()は英文字列を大文字にする関数)
table ( toupper ( @ data [[ "NAME_1"]]) == toupper ( df_japan_census $ region))
# 長崎が'Naoasakiになっているスペルミスなどで一致しない行が2つあったが,データの順番は問題ないのでプロットに使用可能
#
library ( leaflet)
# 塗る色(連続値のカラーパレット)をセット
pal <- colorNumeric ( "Blues", domain = df_japan_census $ pop_2010, reverse = F)
# マウスオーバー時の表示内容を設定(sprintf()で実数表記など指定)
labels <- sprintf ( "%s
%5. 0f",
paste0 ( @ data $ NL_NAME_1),
df_japan_census $ pop_2010)%>% lapply ( htmltools:: HTML)
# 地図にプロット%>%
leaflet ()%>%
# setView(): 地図を日本にズームした状態で表示する
setView ( lat = 37, lng = 139, zoom = 5)%>%
# addProviderTiles(): 背景のタイルを指定
addProviderTiles ( providers $ CartoDB.
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