4/22, 25 4月は「いつもと違う」を楽しむ月。22日は出会いを求めて動くと吉。25日にいつもと違う場所で発見が。 他の人の運勢を見る▶︎ ゲッターズ飯⽥先⽣のプロフィール 「芸能界最強の占師」として、テレビやラジオ、雑誌、WEBと多⽅⾯で活躍中。20年以上かけて6万⼈を超える⼈たちを占ってきた経験をもとに、「五星三⼼占い」を考案する。LINE公式アカウントの登録者数は150万⼈以上、著書の累計発⾏部数も500万部を超えている ♡最新号の試し読み・電子版の購入はこちら♡ 監修/ゲッターズ飯田 撮影/花村克彦 取材・原文/千吉良美樹 構成・企画/渡辺真衣(MORE) 関連記事 ゲッターズ飯田の「2021年五星三心占い」 海星人の「2021年 MYポジティブポイント占い」 雨星人の「2021年 MYポジティブポイント占い」 鉄星人の「2021年 MYポジティブポイント占い」 ダイヤモンド星人の「2021年 MYポジティブポイント占い」
コロナの終息は2023年頃 2020年12月21日~1月7日は危険 東京五輪の開催は2022年も中止!?
最終更新日: 2021-02-25 大人気占い師・ゲッターズ飯田さんが、「五星三心占い」の<銀のイルカ座>タイプの2021年の運勢を解き明かしてくれました。 【ゲッターズ飯田の五星三心占い】自分のタイプをチェック!
気になる新時代の世相を鑑定 【星ひとみの開運法】2021年は「混迷の年」時代や恋愛観が大きく変化する年に 【2021年に向けて食べる開運フード】年末は鶏肉と邪気払いの塩を使った鍋料理「鶏ちゃんこ」で運気がアップ! 【2021年ラッキーカラー】五星三心占い12タイプ別の開運色は? 財布や下着で運気アップ 【ゲッターズ飯田の2021占い】二宮和也の新バラエティー「二宮ん家」で新春鑑定 【ゲッターズ飯田の五星三心占い】生年月日でわかる「12タイプ」の調べ方 【2021年は風の時代へ】リモートワークの増加&キャッシュレス化へ 【2020年を振り返り&2021年の予測】新時代への転換期! 今年来年の時代変化を解説 2021年の満月・新月・ボイドタイムカレンダー
今年も「ゲッターズ飯田の五星三心占い 2021年版」が発売されました。それに合わせて、今回は 五星三心占いの銀のイルカ座 について、 基本性格や2021年の運勢 をご紹介します。 2021年は 新たな時代の幕開け 。2020年に引き続き、2021年はまだまだ今の世の中の状況に変化がないかもしれません。そんな時だからこそ、 人とのつながりが大切 です。そのため、2021年は「 相性 」がキーワードになっているそうで、今回は 2021年の相性占い も合わせてご紹介します。 「この1年でどう過ごすかであなたの未来が大きく変わります。」 2021年のあなたの運勢 がどのようなものになるのでしょうか? 五星三心占いをまだ、ご存知ないという方も、2021年の運勢占いをぜひご覧ください。 ▼無料で五星三心のタイプを調べる▼ 2021年の運勢を占う ▼五星三心占い全タイプの「2021年の運勢」はこちらから >> 【2021年の運勢】ゲッターズ飯田が五星三心占いで2021年を鑑定 ▼五星三心占い全タイプの「2021年下半期の運勢」はこちらから >> 【2021年下半期の運勢】ゲッターズ飯田が五星三心占いで2021年下半期を鑑定 銀のイルカ座の基本性格 自然と人を引き寄せる、華やかな人気者 何事にもゲーム感覚で取り組めば、困難も乗り切れる!
人当たりがよく華やかなタイプ。トークも上手で、大勢のなかにいても自然と目立ちます。努力は苦手で要領よくサボりがち。 乱気の年。困難は「乗り越えるゲーム」と思い攻略法を考えて。 楽しいことが大好き。遊び心さえ忘れなければ、困難な局面も乗り切れるのが銀のイルカ座の人。巧みな話術のなかに毒舌も交ざっていますが、それすらも笑いに変えるスキルがあるため、周りに人が集まってきます。受け身で頑固な部分があるので、自分が納得できないと、努力を怠りがちです。 2020年下半期は、これまでに加えて、さらに運気が乱れ、現状に不満がたまりそう。他人任せにしていた人、自分に甘い人ほど厳しい結果が待ち受けそう。 トラブルを回避するには、自己分析を徹底して。 己の至らぬ点を認めて、苦手なことを克服する習慣をつけましょう。今の状況にイラ立ちを感じたら、持ち前の遊び心を生かすこと。どうやったら正面突破できるのか、ゲーム感覚で作戦を練って!
全日本吹奏楽コンクールデータベース を更新しました。すでに少しおかしいところを発見していますが、もう少しまとめて手直ししてから再度更新する予定ですので、ご了承下さい。 このデータベースには支部大会の成績も追加しつつあるのですが、ある程度までさかのぼると行き詰まってしまいます。以下の支部大会について情報をお持ちの方は断片的でも結構ですので、お寄せいただけるとありがたいです。 北海道大会:1961年(第6回大会)以前 東北大会:1978年(第21回大会)以前 東関東大会:1998年(第4回大会)以前 西関東大会:一応全成績入力済 関東大会:1994年(第50回大会)以前 東京大会:1998年(第38回大会)以前 東海大会:1991年(第46回大会)以前 北陸大会:1982年(第23回大会)以前 関西大会:1979年(第29回大会)以前 中国大会:1998年(第39回大会)以前 四国大会:1998年(第46回大会)以前 九州大会:1992年(第37回大会)以前 「私は???? 年に???? 大会に出場しました」みたいな情報でも結構です。よろしくお願いいたします。 最後に、全日本吹奏楽コンクールに出場される方々が悔いのない演奏をされるようお祈りしております。(「ご健闘」って変だもんね …)
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
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query ( 'total > 20'). sort_values ([ 'zenkoku_rate'], ascending = False)[: 20] 『交響詩《ドンファン》』、『アルプス交響曲』 などが上位に。全国出場回数という意味では、 『バレエ音楽《ダフニスとクロエ》第2組曲 より 夜明け、全員の踊り』や『楽劇《サロメ》 より 7つのヴェールの踊り』 なども多いですね。 もちろん、実力のある高校がよく演奏する曲は上位に来るので、どの高校にも当てはまるというわけではないですが、参考情報としては面白いと思います。 くじ引きで決まる 演奏順 。自分で決めることができないとはいえ、実データとして結果に影響するものなのか気になるところです。 早い順番だと不利という話はよく聞きますが、果たして本当なのでしょうか。 まずは十分なデータのある、出場校数が12の場合の結果を散布図で見てみます。横軸が演奏順、縦軸が全国出場率(%)です。 # 出場校が12の場合 byseq_sum = df. query ( 'count == 12'). groupby ( 'seq')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #演奏順で集計(12校出場) byseq_rate = byseq_sum. assign ( total = byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byseq_sum [ 'zenkoku'] / ( byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)). reset_index () #散布図で表示 byseq_rate. scatter ( x = 'seq', y = 'zenkoku_rate') 確かに、 演奏順が早い方(左側)が全国出場率が低く、遅い方(右側)は高く見えますね。 では、同様に出場校数が21の場合の結果を見てみます。 こちらも演奏順が後半なるにつれて、全国出場率が高くなっているように見えます。では最後に、 演奏順を出場校数で割った値で全データ をプロットしてみます。(演奏順を0~1の値に変換したものを横軸にしたもの) #順番/出場校数の列で集計 tmp = df.
sort_values (([ 'zenkoku_rate']), ascending = False) #棒グラフ表示 byregion_rate [ 'zenkoku_rate']. sort_values ( ascending = False). bar ( alpha = 1. 0, figsize = ( 12, 5)) なぜか 東京支部だけ全国出場率が高い のが気になります。確かに2018年の東京支部だけで見ても12校中3校が代表なので、25%でした。高校数が多い故の配慮? 都道府県単位で、全国出場数を比較してみます。 #北海道(prefに「~地区」を含む)のSeries作成 hokkaido_sum = df [ df [ 'pref']. str. contains ( '地区')][ 'zenkoku']. sum () hokkaido = pd. Series ([ '北海道', hokkaido_sum], [ 'pref', 'zenkoku']) #北海道以外を都道府県で集計 bypref = df [ ~ df [ 'pref']. contains ( '地区')]. groupby ( 'pref')[ 'zenkoku']. reset_index () #北海道分を追加 bypref = bypref. append ( hokkaido, ignore_index = True) bypref. sort_values ( by = 'zenkoku', ascending = False). bar ( y = 'zenkoku', alpha = 1. 0, figsize = ( 17, 5), x = 'pref') 都道府県別で見ると、こんなに差があるんですね (見にくければ画像を拡大してご覧ください)。やっぱり 高校数が多い県は強い高校が多いと考えられるので、全国大会出場回数も多いのかな? と思ったので、各県の高校数(吹奏楽部有無を考慮せず全て)を折れ線グラフでプロットしてみます。 #高校数のDataFrame作成 school_count = pd.