下記はラッキーライラックの直近10戦のラップマトリックスです。 ラッキーライラックの直近10戦のレースにおけるベストパフォーマンスを考えると、G1勝利を飾った今年の大阪杯、昨年のエリザベス女王杯があげられます。 両レースに共通するのが脚質型がバランス型や瞬発力型といった瞬発力の適性が求められること、そしてレースの上り3Fが34秒台前半もしくは中盤であることです。 つまりラッキーライラックは「速い上りの瞬発力勝負」に強いといえます。 その一方で「持続力勝負」となった中山記念は2着、35秒台前半の「中速上り」となった札幌記念は3着と取りこぼしています。 「速い上りの瞬発力勝負」に強く、持続力勝負や「中速上り」で取りこぼしが目立つわけですから、今年のエリザベス女王杯に対する適性は決して高いとは言えません。 また血統的に父ステイゴールド系が阪神芝2200mに対して相性が良くない点も気になります。 そのため能力は高く評価しつつも適性はいま一つと考えています。 想定1番人気で単勝オッズ1倍台も想定される馬ですが、ここも取りこぼしての2着・3着が十分にあり得ると予想します。 次に取り上げるのが、ノームコアです! 下記はノームコアの直近10戦のラップマトリックスです。 ノームコアの直近10戦のレースにおけるベストパフォーマンスを考えると、超高速時計のレコード決着となった昨年のヴィクトリアマイルや前走の札幌記念があげられます。 ヴィクトリアマイルの脚質型は持続型に寄った底力型、札幌記念の脚質型が持続型に寄ったバランス型、そして2レース同様に高いパフォーマンスを示した今年のヴィクトリアマイルが持続型であることをふまえると、ラップ適性としては持続力型に強いと考えます。 さらにノームコアを評価する上でポイントとなるのが、高速馬場に強いことです。 好走した昨年、今年のヴィクトリアマイルは超高速馬場でしたし、前走の札幌記念も高速馬場でした。 今年のエリザベス女王杯は開幕2週目の阪神芝コースで行われます。先週の開幕週のレースを見る限り、明らかに超高速馬場となっていました。良馬場開催であれば、馬場傾向もノームコアに味方するでしょう。 加えて、父欧州型血統という点も魅力です。 このように今年のエリザベス女王杯に対するノームコアの適性は非常に高いものが見込めます。 近走のレース内容を加味しても、ここは勝ち負け必須と予想します!
2021年8月8日 芸能人も競馬が大好きです。 一発で大金を掴めるチャンスのあるギャンブル 芸能界でチャンスを掴むのと似ているようです。 水物でもあります。 だからチャレンジしたくなる。 芸能界で活躍している人にとっては、競馬にチャレンジすることは魂が震えることのようです。 そんな芸能人が披露する魂のこもった競馬予想を御覧ください。 ★レパードS・過去10年 大川慶次郎のパーフェクトの理由? 【無料】お試し大川慶次郎情報 【レパードS】芸能人の競馬予想2021 今週の重賞は レパードS です。 橋本マナミ(熟女系グラドル競馬) ◎ ⑮メイショウムラクモ 1着 その他の橋本さんの予想は以下で御覧ください! 【競馬最強の法則WEB】 ゴルゴ松本(命の競馬) ◎ ⑤オセアダイナスティ 6着 買い目 ワイド・馬単 ⑤-⑨⑧⑥②⑭⑦ レッド吉田 (命の競馬) ◎⑮メイショウムラクモ 1着 馬連・ワイド ⑮-②④⑤⑥⑦⑬ 板津雄志(サンスポ) ◎ ⑩ルコルセール 15着 ○ ⑤オセアダイナスティ ▲ ⑮メイショウムラクモ 1着 ☆ ⑧テイエムマジック △ ②3着 ④⑪ 3連単 柴田章利(サンスポ) ○ ⑩ルコルセール ▲ ④ホッコーハナミチ ☆ ②レプンカムイ 3着 △⑤⑧⑨ 杉本清(熱狂的競馬アナ) ◎④ホッコーハナミチ 9着 ○⑮メイショウムラクモ 1着 ▲⑩ルコルセール ☆⑤オセアダイナスティ △②レプンカムイ 3着 △⑦ロードシュトローム △⑨ハンディーズピーク △⑪ノースザワールド 高橋源一郎(競馬作家) ◎ ⑨ハンディーズピーク 5着 ◯ ②レプンカムイ 3着 ☆ ⑮メイショウムラクモ 1着 △⑤⑥⑩⑪ ⑭2着 本命理由 ◎ ⑨ハンディーズピーク スタートで失敗した2走前を除けば3戦3勝 左回りも2戦2勝 単勝 ⑨ハンディーズピーク 単勝・複勝 ②レプンカムイ( 3. 1倍的中 ) 大川慶次郎~競馬の神様と女神のパーフェクト馬券メソッド~ 船山陽司(競馬アナウンサー) ◎ ⑥スマートパルフェ 13着 3連複 ⑥-②④⑦⑧⑨⑩⑮ 【エルムS】芸能人の競馬予想2021 今週の重賞は エルムS です。 徳光和夫(競馬好き司会者) ◎ ③アメリカンシード 14着 【買い目】 3連単1頭軸マルチ ③-①⑤⑥⑪⑬ 各100円(6, 000円) ワイド ⑪-①③⑤⑦⑧⑩⑫⑬ 各500円(4, 000円)( ⑪⑬55.
ククナ 単勝:7 10, 000円 「大崩れがなく、相手なりに走る」 キャプテン渡辺 本命:13. エリザベスタワー 単勝:13 5, 000円 馬単:13 → 18 5, 000円 馬連:13 - 18 5, 000円 ワイド:13 - 18 5, 000円 合計:20, 000円 「持ってる能力は一番だと思っている」 ジャンポケ斉藤さん キャプテン渡辺さんの予想はどうなるでしょうか? はたして結果は?! 先週の馬券の結果はいかがでしたか?
丁目( "-")
start, finish = int(cyoume[ 0]), int(cyoume[ 1][: -4])
except:
start, finish = 0, 0
extract = df[ (df[ "都道府県名"] == me1) & (df[ "市区町村名"]me2) & (df[ "大字"]==row. 大字)]
if len(extract)== 0:
extract = df[ (df[ "都道府県名"] == me1) & (df[ "市区町村名"]me2) & (df[ "大字"]== "大字" +row. 大字)]
lat_list, lng_list = [], []
if len(extract)> 0:
for row2 in ertuples():
if start {"status":{"code":"0000",
"text":"OK"},
"info":{"hit":5},
"item":[{"zipcode":"1750084",
"address":{"text":"東京都板橋区四葉2丁目",
"code":"13119056002",
"point":{"lat":35. 7772944,
"lon":139. 6560389},
"parts":["東京都", "板橋区", "四葉", "2丁目"],
"kana":"トウキヨウトイタバシクヨツバ",
"end":null,
"bounds":null,
"kanaParts":["トウキヨウト", "イタバシク", "ヨツバ", ""],
"level":"azc"},
"distance":272. 3},... ]}
[通常出力例]
JSZxxxxxxxxxx|xxxxx &if_auth_type=ip&latlon=35. 7773116, 139. 6529444&radius=500 {"status":{"code":"0000",
"distance":272. 3},
{"zipcode":"1750092",
"address":{"text":"東京都板橋区赤塚7丁目",
"code":"13119002007",
"point":{"lat":35. 7748972,
"lon":139. 6510222},
"parts":["東京都", "板橋区", "赤塚", "7丁目"],
"kana":"トウキヨウトイタバシクアカツカ",
"kanaParts":["トウキヨウト", "イタバシク", "アカツカ", ""],
"distance":310. 8},
"address":{"text":"東京都板橋区赤塚6丁目",
"code":"13119002006",
"point":{"lat":35. 7750583,
"lon":139. 6492889},
"parts":["東京都", "板橋区", "赤塚", "6丁目"],
"distance":403. 緯度経度での郵便番号情報検索 | いつもNAVI API 3.0 マニュアル. 4},
{"zipcode":"1750085",
"address":{"text":"東京都板橋区大門",
"code":"13119028000",
"point":{"lat":35. ということで、PowerBIでesriのパーツが使いたかっただけなのだけれども、GoogleのジオコーディングAPIにゆるゆると問い合わせる以外になんかあるかなと探していたら
東京大学の空間情報科学研究センター さんで国土交通省のデータを基にした、変換サービスを提供されていた。
なもんで、 郵便局のダウンロードページ から落としてきたKEN_ALLデータから
都道府県+市区町村レベルまで結合した住所に緯度経度を当ててみた。
ファイルは こちらからダウンロード してください。
使用にあたっては、上記の空間情報科学研究センターの当該プロジェクトを一読してから活用ください。ありがたいことに自己責任の上で商用もOKです。(投稿時点)
具体的には、"東京都千代田区"に対して"139. 75354 35. 69393″とあたるくらいで
日本全国の地図に対して、1900程度をポイントすることが可能です。
正直それ以上ポイントすると何が何やら(@q@
これを郵便番号の各番号レベルに割り当ててしまうと、124, 178というポイントになるので、あえて上記に絞り込んでいる。あくまでもPowerBIで見たいだけ。
renz
飲食・リテール・流通の業務用途における先端系のプロトタイピングをよくやっています。
記事内容は、執筆時点での情報ですから、特に設定等をそのままコピペは避けてください。責任持てないです^q^ JPからは郵便番号一覧が配布されており、国土交通省からは住所と緯度経度一覧が配布されている。これを合わせて、郵便番号から緯度経度を引けるようにした。国土交通省のデータ方が多いので、マッチングして出た点の緯度経度の平均をとる。 JPのデータを読む関数はこんな感じだ。 def read_zip (file_name):
name =[ "code", "zip5", "zip7", "yomi1", "yomi2", "yomi3", "name1", "name2", "name3", "other1", "other2", "other3", "other4", "other5", "reason"]
zipcode = ad_csv(file_name, names=name, encoding= 'cp932')
zipcode = zipcode[ [ "zip7", "yomi3", "name1", "name2", "name3"]]
pat1 = r"(. +)$"
pattern1 = mpile(pat1)
zipcode[ "大字"] = zipcode[ "name3"]. replace(pattern1, '', regex= True)
pat1 = r"(\d+-\d+チヨウメ)"
zipcode[ "丁目"] = zipcode[ "yomi3"](pattern1)
return zipcode
Pandasで読んだ後に正規表現で大字と丁目データを追加している。 国土交通省のデータは以下の関数で読む。 def read_df (file_name):
df = ad_csv(file_name, encoding= 'cp932')
pat2 = r"[一二三四五六七八九十壱弐参拾百千万萬億兆〇]+丁目$"
pattern2 = mpile(pat2)
df[ "大字"] = df[ "大字町丁目名"]. replace(pattern2, '', regex= True)
df[ "丁目"] = df[ "大字町丁目コード"]% 100
return df
これも正規表現で大字を抽出し、丁目番号をコードから生成しただけだ。 2つのデータをマッチングさせて緯度経度を計算し、郵便番号のデータフレームに保管する。 def compute_lat_lng (zipcode, df):
count = 0
lat_column, lng_column = [], []
for row in ertuples():
try:
cyoume = row.郵便番号から緯度経度を計算｜Mikio Kubo｜Note
郵便番号から緯度経度の取得 | 株式会社サイバーブレーン | 東京都豊島区のホームページ・Web制作会社
緯度経度での郵便番号情報検索 | いつもNavi Api 3.0 マニュアル
文字列が7桁ですべてが数字文字列かどうかをチェックする
if (ctype_digit($zip) && strlen($zip) == 7)) {
//郵便番号としてGeocoding APIからの緯度経度取得}