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まとめ いかがでしたでしょうか。 セイコー愛用者と知られるテリー伊藤さんも、ベルトを変えて自分好みにカスタマイズしているそうで、グランドセイコーの50周年記念イベントでは、赤いベルトでカスタマイズしたグランドセイコーを身に着けていらっしゃいました。 合わせるベルトの素材(レザー、ナイロン、ラバー)やカラーなどでその組み合わせは無限大 です。愛用されているグランドセイコーのカスタマイズについて、どんなものがいいか考えるのはとても楽しいですよ。
さて、いよいよこの時がやってきました。 グーグルで検索候補にも出てくる「SBGX319 革ベルト」というワード。 おそらくこの時計に興味がある人は革ベルトに交換したいハズ。 しかしどれだけ調べても、この時計を革ベルトに交換した写真はほぼ見つからなかったので、 おそらく詳細に出すのはこのブログが初めてでしょう。 なぜ革ベルトに変更したかったかというと、白文字盤の時計に金属ベルトは違和感があるからです。 なんかオジサンっぽいというか・・・。 文字盤が白でシルバーブレスは色のメリハリが少ないので野暮ったく見えるからだと思います。 ストラップはAmazonでこれを選びました。(買ったあとにクーポン出すんじゃない!) 「iStrap 18mm 時計ベルト dバックル」※Dバックル=パチっとする金具のこと まさかまさかのDバックル付きで2, 000円という破格のお値段。(普通はDバックルだけで2, 000円以上する) グランドセイコー純正の革ベルトは確か5万円くらい。本物のクロコだけど。 夏にも革ベルト使いたいので、安いのでいいかと思いこれにしました。 しかも防水って書いてるから汗には強そう。(多分) しかも評判も良いのです。 そして届いたのがコチラ。 2, 000円でこのクオリティは凄いです。 別に作りが雑なところも見られずとても丁寧で非の付け所がありません。素晴らしい。 裏側。「GENUINE LEATHER(本革だよ!
0mmと厚みがある のでダイバーズウォッチとも好相性 楽天で最新価格をチェック amazonで最新価格をチェック Yahoo! で最新価格をチェック MORELLATO(モレラート) モレラート は本国イタリアで全時計宝飾店の約80%で取り扱われ、約50%のシェアを占めるブランドです。 イタリアならではのデザイン・発色はもちろんですが、その バリエーションの豊富さが特徴 で、シーズン毎に数種類の新作を発表しています。 価格も3, 000円台からとリーズナブル なのも魅力です(出典元: 公式サイト ) おすすめポイント ・ 迷ったらコレ!不動の人気を誇るBolle(ボーレ) ・アリゲーター型押しの高級カーフ ・カラーは17色展開 楽天で最新価格をチェック amazonで最新価格をチェック Yahoo! で最新価格をチェック CASSIS(カシス) カシス とは1995年に東京で創業された株式会社シンシアが、世界中の優れたアイテム群から厳選した商品を扱うオリジナルブランドです。(出典元: 公式サイト ) おすすめポイント ・TYPE NATO LXは しなやかでツヤがある高級感あふれるベルト ・高級時計にもピッタリ 楽天で最新価格をチェック amazonで最新価格をチェック Yahoo! で最新価格をチェック 6.
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"(. 郵便番号から緯度経度を計算｜Mikio Kubo｜note. +)$" pattern1 = mpile(pat1) zipcode[ "大字"] = zipcode[ "name3"]. replace(pattern1, '', regex= True) pat1 = r"(\d+-\d+チヨウメ)" zipcode[ "丁目"] = zipcode[ "yomi3"](pattern1) return zipcode Pandasで読んだ後に正規表現で大字と丁目データを追加している。 国土交通省のデータは以下の関数で読む。 def read_df (file_name): df = ad_csv(file_name, encoding= 'cp932') pat2 = r"[一二三四五六七八九十壱弐参拾百千万萬億兆〇]+丁目$" 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.
{"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. 4}, {"zipcode":"1750085", "address":{"text":"東京都板橋区大門", "code":"13119028000", "point":{"lat":35.
郵便番号から緯度経度や住所に変換するWEB TOOLです | tree-maps