どんな偉業も、まずは一歩を踏み出すところから始まります。 そんな教訓を説いた言葉が「千里の道も一歩から」です。 しかし、そもそも千里とはどれほどの距離なのでしょうか?
あなたは「る」で始まる言葉をいくつ知っていますか? 意味と画像なども付け加えて紹介しておりますので「 るから始まる言葉 」をぜひ参考にしてしりとりで勝ちましょう! しりとりで勝つ!「る」から始まる言葉|「る」のつく単語はこれだ! 「千里の道も一歩から」とはどういう意味？「千里」ってどのくらいの距離なの？ ｜ ガジェット通信 GetNews. しりとりで遊んでいると「る」から始まる言葉がなかなか出てこなくて負ける可能性が非常に高いのですが、逆に「る」から始まる言葉を知っておけば... ■ しりとりで勝つ!「る」から始まる言葉 しりとり遊びが楽しくなる!いろんなルール10種類|アレンジしよう しりとりは子供のころから遊ぶことができるシンプルな「言葉遊びゲーム」で、ルールも非常に簡単なので誰でも楽しめます 最後に「ん」がつ... 何を言っても○○と答えてゲーム 何を言っても○○と答えてゲーム!ひっかけお題まとめ|噛みやすい言葉 言葉遊びゲームは「10回クイズ」や「しりとり」などいろいろありますが、「何を言っても○○と答えてゲーム」はちょっとイラッとするひっかけゲ... ■ 何を言っても○○と答えてゲームの問題まとめ
現在しりとり CPU がしりとりで使えると判断している「い行」の言葉、全15779件の言葉一覧です。 15779件中 1 - 100件を表示 前のページ 1 2 3 4 5 6 7 8 次のページ
64 40. 23 42. 99 昭和58年 114, 450 (246, 604) 53, 809 (119, 727) 60, 641 (126, 877) 46. 41 44. 94 47. 80 昭和54年 132, 106 (249, 124) 63, 076 (120, 502) 69, 030 (128, 622) 53. 03 52. 34 53. 67 昭和50年 166, 317 (256, 576) 79, 213 (125, 199) 87, 104 (131, 377) 64. 82 63. 27 66. 30 昭和46年 187, 799 (261, 189) 89, 519 (129, 278) 98, 280 (131, 911) 71. 90 69. 25 74. 50 昭和42年 4月15日 173, 870 (258, 288) 83, 542 (128, 292) 90, 328 (129, 996) 67. 東京都知事選挙及び東京都議会議員補欠選挙の結果（令和2年7月5日執行）｜東京都北区. 32 65. 12 69. 49 昭和38年 4月17日 144, 984 (224, 920) 71, 772 (113, 965) 73, 212 (110, 955) 64. 46 62. 98 65. 98 昭和34年 4月23日 127, 081 (191, 092) 63, 734 (96, 623) 63, 347 (94, 469) 66. 50 65. 96 67. 06 昭和30年 91, 406 (168, 071) 47, 029 (84, 648) 44, 377 (83, 423) 54. 39 55. 56 53. 20 昭和26年 4月30日 82, 598 (138, 734) 41, 921 (69, 795) 40, 677 (68, 939) 59. 54 60. 06 59. 00 昭和22年 4月5日 52, 175 (96, 688) 27, 809 (53, 256) 24, 366 (43, 432) 53. 96 52. 22 56. 10 ウェブサイトの品質向上のため、このページについてのご意見・ご感想をお寄せください。 より詳しくご意見・ご感想をいただける場合は、 お問い合わせ・ご意見フォーム からお送りください。
ここから本文です。 ページ番号1060851 更新日 令和2年7月10日 印刷 令和2年7月5日に行われました東京都知事選挙の結果をお知らせします。 なお、詳細及び不明な点については、選挙管理委員会事務局までお問い合わせください。 東京都知事選挙(令和2年7月5日執行) 杉並区全体 当日有権者数 投票者数 投票率 男 227, 855人 127, 696人 56. 04% 女 253, 000人 149, 336人 59. 03% 計 480, 855人 277, 032人 57. 61% 杉並区投票所別 投票区番号 投票場所 (人) (%) 平均 1 方南小学校 5, 570 5, 677 11, 247 2, 724 3, 037 5, 761 48. 90 53. 50 51. 22 2 旧新泉小学校体育館 4, 458 4, 445 8, 903 2, 366 2, 562 4, 928 53. 07 57. 64 55. 35 3 杉並和泉学園 3, 883 4, 041 7, 924 2, 017 2, 269 4, 286 51. 94 56. 15 54. 09 4 大宮小学校 3, 830 4, 152 7, 982 2, 061 2, 400 4, 461 53. 81 57. 80 55. 89 5 永福小学校 2, 944 3, 374 6, 318 1, 766 2, 046 3, 812 59. 99 60. 64 60. 34 6 高千穂大学 3, 563 4, 187 7, 750 1, 959 2, 431 4, 390 54. 98 58. 06 56. 65 7 向陽中学校 3, 727 4, 108 7, 835 1, 884 2, 205 4, 089 50. 55 53. 68 52. 19 8 高井戸第三小学校 3, 529 3, 924 7, 453 1, 876 2, 236 4, 112 53. 東京都知事選挙(2020)の選挙結果でデータ分析 - Qiita. 16 56. 98 55. 17 9 浜田山会館 2, 560 3, 058 5, 618 1, 566 1, 933 3, 499 61. 17 63. 21 62. 28 10 浜田山小学校 4, 663 5, 726 10, 389 2, 789 3, 470 6, 259 59. 81 60. 60 60. 25 11 和田中央児童館 3, 381 3, 843 7, 224 1, 824 2, 156 3, 980 53.
14%) 【当選】 舛添要一氏 元厚生労働相の舛添氏が、日本弁護士連合会前会長の宇都宮氏、元首相の細川護熙氏らを破り、初当選。舛添氏は自民、公明両党が支援。細川氏は小泉純一郎元首相との元首相コンビで「原発ゼロ」を掲げたが、及ばなかった。
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30 59. 87 57. 74 27 杉並第一小学校 3, 743 4, 040 7, 783 2, 137 2, 416 4, 553 57. 09 59. 80 58. 50 28 杉森中学校 4, 166 4, 483 8, 649 2, 460 2, 701 5, 161 59. 05 59. 67 29 杉並第九小学校 3, 930 4, 189 8, 119 2, 217 2, 506 4, 723 56. 41 59. 82 58. 17 30 天沼小学校 3, 977 3, 919 7, 896 2, 179 2, 297 4, 476 54. 79 56. 69 31 旧若杉小学校体育館 3, 146 3, 555 6, 701 1, 720 2, 075 3, 795 54. 37 56. 63 32 天沼中学校 3, 729 4, 194 7, 923 2, 142 2, 529 4, 671 57. 44 60. 30 58. 95 33 東田小学校 3, 436 3, 609 7, 045 1, 946 2, 192 4, 138 56. 74 58. 74 34 東田中学校 3, 523 3, 872 7, 395 2, 044 2, 397 4, 441 58. 02 61. 91 60. 05 35 荻窪体育館 3, 828 4, 386 8, 214 2, 747 5, 016 62. 63 61. 07 36 杉並第二小学校 2, 615 2, 849 5, 464 1, 538 1, 747 3, 285 58. 81 61. 32 60. 12 37 西田小学校 3, 138 3, 491 6, 629 1, 858 2, 104 3, 962 59. 21 59. 77 38 松溪中学校 2, 225 2, 621 4, 846 1, 345 1, 592 2, 937 60. 2014東京都知事選 - 過去の選挙：朝日新聞デジタル. 45 60. 61 39 桃井第二小学校 4, 239 5, 173 9, 412 2, 413 3, 111 5, 524 56. 92 60. 14 58. 69 40 神明中学校 4, 522 5, 191 9, 713 2, 673 3, 201 5, 874 59. 11 61. 66 60. 48 41 高井戸第四小学校 3, 312 4, 334 7, 646 1, 974 2, 669 4, 643 61.
山間部と島嶼部 という内訳でした。 得票率だけでこれだけの(常識的にみてあり得そうな)分類ができたことには驚きました。 4. 線形回帰分析 説明変数Xは大卒の割合、目的変数Yは各候補者の得票率として線形回帰分析を行います。 以下では可視化までセットにした関数を定義しています。 from near_model import LinearRegression colors = [ "blue", "green", "red"] #クラスターの色分け用 def graph_show ( Jpname, name, sp = False, cluster = True, line = True): #Jpname: 候補者の漢字表記 #name: 候補者のローマ字表記(グラフ用) X = data [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y = data [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) model = LinearRegression () model. fit ( X, Y) print ( "決定係数(相関係数):{}". format ( model. score ( X, Y))) plt. scatter ( X, Y) #特定の自治体をグラフ中で強調(デフォルトはFalse) if sp: markup = data [ data [ "自治体"] == sp] plt. scatter ( markup [ "university graduation rate"], markup [ Jpname], color = "red") #k-meansで求めたクラスターごとに色分け if cluster: for i in range ( 3): data_ = data [ data [ "cluster"] == i] X_ = data_ [ "university graduation rate"]. reshape ( - 1, 1) Y_ = data_ [ Jpname]. reshape ( - 1, 1) plt. scatter ( X_, Y_, color = colors [ i]) #回帰直線を表示 if line: plt. plot ( X, model.