ホーム コミュニティ 本、マンガ 怪盗キッド(黒羽快斗) トピック一覧 キッド様★★「天空の難破船(... 「天空の難破船」観ましたか キッド・快斗ファンにとっては最高な映画ですよね 語りたくてウズウズしている方いませんかー 怪盗キッド(黒羽快斗) 更新情報 最新のイベント まだ何もありません 最新のアンケート 怪盗キッド(黒羽快斗)のメンバーはこんなコミュニティにも参加しています 星印の数は、共通して参加しているメンバーが多いほど増えます。 人気コミュニティランキング
【MMDまじ快】一騎当千【怪盗キッド・黒羽快斗】 - Niconico Video
名言 ・セリフ集一覧 こちらのページも人気です(。・ω・。) 『まじっく快斗1412』名言一覧 1 俺が必ず組織ごとぶっつぶしてやるからな⁉ By ミルキー (投稿者:怪盗セレモニー様) でもアイスは甘いんだぜ? By マジック快斗1412 (投稿者:木ノ元 桜様) 客と接するとき、そこは決戦の場。 決しておごらず侮らず、相手の心を見透かし、その肢体の先に全神経を集中して持てる技を尽くし、なおかつ笑顔と気品を損なわず、いつ何時たりともポーカーフェイスを忘れるな By 黒羽盗一 (投稿者:♪様) 大人になれるおまじない! By 小泉紅子 (投稿者:イチゴ様) 大人なんだろ?やってみろよ!! By 黒羽快斗 (投稿者:イチゴ様) 騙されるのを楽しんでいるんですよ 次はどんなマジックであいつの度肝を抜いてやろうかな・・・♪ By 黒羽快斗 (投稿者:KIDファン様) かぼちゃですよ⋯観客の視線から逃げてはいけません⋯勇気を持って受けとめるんです⋯誰も心の中までは入ってきませんよ⋯ By 黒羽快斗 (投稿者:怪盗1413号様) でも、アイスクリームはあまいんだぜ By 黒羽快斗 (投稿者:快斗様) オレの方がかっこいいだろ? By 黒羽快斗 (投稿者:怪盗クイーン様) 体が・・・・・・ ない!? By 警備員 (投稿者:怪盗クイーン様) ねー快斗、どーゆー意味なのよ!ちょっと快斗ったら! By 中森青子 (投稿者:怪盗キッド様) 白馬、テメェー! By 黒羽快斗 (投稿者:怪盗キッド様) ねー快斗、どーゆー意味なのよ、ちょっと快斗ったら! ふっふっふ、やはり生きておったか!待っていたぞ、8年と7ヶ月と26日! By 中森銀三 (投稿者:怪盗キッド様) 快斗ォ! ?ちょww ハンググライダー?まるでバットマンですね… By 白馬探 (投稿者:怪盗キッド様) バットマンはコミックのヒーローだ…実在しない… 古い手だな…それじゃ「怪盗」の名が泣くぜ? 怪盗キッドはな、儂の刑事生命を懸けた生き甲斐なんだ! 黒羽快斗、重要任務発生につき早退させて頂きます。 快斗君!いい加減にしなさ… By 紺野エリカ (投稿者:怪盗キッド様) 今日は、何…色…? やあ、白はいいよ、清潔で。うん! 快斗ォ…貴方ねぇ… そうだな…俺は怪盗キッドを超える、怪盗キッドになってやる! 怪盗キッドの身長体重と誕生日は？黒羽快斗が怪盗キッド(泥棒)を始めた理由と目的とは？. あれ、どーしたの?その顔。 アイツ、青子の財布すりやがった!
では、こんなにもハイスペックな黒羽快斗が、怪盗キッドとして泥棒を始めたのはなぜでしょうか? 結論からいうと、 怪盗キッドが泥棒を始めた理由は、 殺された父親、黒羽盗一の仇を討つため 、 そして、 父の死の原因となった、ビッグジュエル「 パンドラ 」を破壊すること です。 世界的に有名な、天才マジシャンとして活躍していた 黒羽盗一 。 その反面で黒羽盗一は、 初代怪盗キッド として活動していました。 しかし、8年前に行われたマジックショーの最中、 黒羽盗一は事故死 してしまいます。 息子である黒羽快斗はその後、 父親の部屋で怪盗キッドの衣装を見つけたこと で、 黒羽盗一が怪盗キッドだったことを知ります 。 そして、父親の死の真相を知ろうと、二代目怪盗キッドとして活動を始めた時、 ある組織の存在 を知ったのです。 それは、 ビッグジュエル「パンドラ」を狙う、謎の組織 。 黒羽盗一は、「パンドラ」の可能性のあるビッグジュエルに手を出したため、この組織に消されてしまった ようです。 「パンドラ」がどのような宝石かについては、こちらの記事をご覧下さいね。 怪盗キッドが宝石を盗む理由と返す理由は?目当ての宝石とは? 2019年4月12公開の名探偵コナン劇場版最新作「紺青の拳(フィスト)」で活躍している怪盗キッドが宝石を盗む理由を紹介します。それとなぜ宝石を返すのでしょうか?また怪盗キッドの目当ての宝石「パンドラ」についてもお伝えするので、気になる方はぜひご覧下さいね。 父親の死の真相を知った黒羽盗一。 それ以来、 黒羽盗一の無念を晴らす ため、 「パンドラ」をその組織の目の前で叩き壊す 、という目的を抱いているようですよ。 「パンドラ」の可能性のあるビッグジュエルを盗み、 「パンドラ」ではなかったお宝については、元の持ち主、もしくは警察に返しているとのこと。 まぁ当の黒羽盗一には 「 実は生きている 」なんて噂もありますが… 怪盗キッド(黒羽快斗)の父親黒羽盗一と黒の組織の意外な関係とは?まだ生きている噂を検証した 2019年4月12日公開で怪盗キッドが活躍する名探偵コナン映画「紺青の拳(フィスト)」。そんな怪盗キッド(黒羽快斗)の父親は黒羽盗一。実は黒羽盗一とコナンの黒の組織の意外な関係性が…。そして黒羽盗一はまだ生きているという噂を検証してみました。 黒の組織との関連性もささやかれていますけど、 実際のところ、どうなんでしょうね?
マジック好きの高校生、黒羽快斗(くろば・かいと) 父は天才マジシャンであったが、世界的な大泥棒〈〈怪盗キッド〉〉という裏の顔も持っていた。 しかし、その父がマジック中の不慮の事故で他界してしまう。 それから8年、快斗はひょんな事から父の裏の顔を知り、事故死ではなく何者かに殺害されたのではないかという疑惑を抱く。 その疑惑に挑むべく、シルクハットと白いマントに身を包み、 父の跡を継いで〈〈怪盗キッド〉〉となるのだった── 「まじっく快斗1412」の「1412」は怪盗キッドの国際犯罪者番号を示す。
【MAD】怪盗キッド まじっく快斗 【一騎当千】 - YouTube
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read_csv ( path, encoding = 'cp932') #encodingは日本語入力対応用 #カラム名の行以下を抽出 edu. columns = edu. iloc [ 7] edu = edu [ 8:] #市区町村の合計部分のみ取り出し edu = edu [ edu [ "町丁字コード"]. isnull ()] #indexのリセット edu. reset_index ( inplace = True) #卒業者人数(就学者でない人口)・大学卒業者人数(大学院含む)を結合 df2 = pd. concat ([ df, edu [ "卒業者"], edu [ "大学・大学院 2)"]], axis = 1) #男女別のカラム名も同じだったので重複したカラムを削除 #=>男女合計の数字のみをdf2に残す df2 = df2. loc [:, ~ df2. 東京都知事選挙(2020)の選挙結果でデータ分析 - Qiita. columns. duplicated ()] ちなみに、東京都の市区町村の並びはどんな資料でも統一されているので結合は何も気にせずaxis=1でしてあげれば大丈夫です。 人口データ(2020) path = " population = pd. read_csv ( path, encoding = 'cp932') #市区町村ごとの人口を抽出 population = population [ 8:][ "Unnamed: 4"]. reset_index () #結合 df3 = pd. concat ([ df2, population], axis = 1) データの微調整 #カラム名の変更 df3. rename ( columns = { "Unnamed: 0": "自治体", '卒業者': 'graduates', '大学・大学院 2)': 'university graduation', "Unnamed: 4": "population"}, inplace = True) #不要なindex列の消去 df3. drop ( "index", axis = 1, inplace = True) #何故かstr型だったのでint型に変換 df3 [ "population"] = df3 [ "population"]. astype ( int) df3 [ "graduates"] = df3 [ "graduates"].
ページID:749787849 更新日:2020年7月5日 東京都知事選挙開票結果 23時20分確定(開票率100%) 得票順位 候補者名 党派名 得票数 1 小池ゆりこ 無所属 54, 082 2 宇都宮けんじ 11, 646 3 小野たいすけ 10, 262 4 山本太郎 れいわ新選組 10, 131 5 桜井誠 日本第一党 3, 365 6 立花孝志 ホリエモン新党 795 7 ごとうてるき (略称)トランスヒューマニスト党 352 8 七海ひろこ 幸福実現党 342 9 沢しおん 331 10 西本誠 スーパークレイジー君 232 11 服部修 188 12 込山洋 151 13 平塚正幸 国民主権党 130 14 さいとう健一郎 78 15 石井均 64 16 関口安弘 59 17 ないとうひさお 49 18 竹本秀之 48 19 市川ヒロシ 庶民と動物の会 42 20 押越清悦 40 21 長澤育弘 34 22 牛尾和恵 注)候補者名はJISコードの文字を使用しています。
東京都知事選挙が行われましたね。 結果はともかく、開票結果を見ていたらデータ好きの血が疼いてしまい、勢いで簡単なデータ分析をしてしまいました! ネット上のデータ取得からpandasでの処理、簡単なデータ解析までの流れのまとめにもなっているかと思います。 ※以下は単純に個人の興味の範囲で、データ分析の練習として行ったことですので、政治的な意図や作為は全くありません。 また、使用したデータと分析結果の正確性・有意性についても保証しません。 0. 分析の概要 検証したい仮説 => 「選挙結果は学歴と相関があるのか?」 かなりあけすけな感じですみません、、 (親の年収と子供の学力の相関の調査などが以前話題になっていたのを思い出しますね。) 使ったデータ 市区町村別開票結果 *朝日新聞 (csv形式のデータが見当たらなかったので上位5候補者分だけをExcelに手入力しました。 正直言ってこれが一番時間がかかりました・・ ) 市区町村別大学卒業者の人数 (2010年の国勢調査より。2015年の国勢調査ではこのデータが入手できなかったので、古いですがこれを使います) 市区町村別人口 (本当は有権者人口が理想ですが、簡単のためこちらを使います。2020年のデータです) 分析の流れ 以下の流れで処理しました。 データをpandasで読み込み、一つのDataFrameにまとめる 市区町村別に大学卒業者の割合・人口に対する得票率を求める 得票率のデータから k-means法 でクラスタリング 大学卒業割合を説明変数として各候補者の得票率を予測する 線形回帰モデル を作成 可視化 それでは、順番にみていこうと思います〜 なお、以下の処理はすべてGoogleColabNotebook上で行っています。 1. データの読み込み 票数データ import pandas as pd import numpy as np import as plt #票数データ(自作) path = "~~~/" #Drive内のパス名 df = pd. read_excel ( path) こんな感じですね。 確認はしましたが自作なので票数のミスがあってもご勘弁を・・・ (※ちなみに、選挙の開票データは前回のものならオープンデータ化されていたので、しばらくすれば今回の結果も簡単に入手できるようになるかと思います。) 最終学歴データ(2010) edu = pd.
28 57 久我山会館 3, 400 4, 052 7, 452 2, 011 2, 531 4, 542 59. 15 62. 46 60. 95 58 高井戸小学校 3, 049 4, 205 7, 254 1, 778 2, 357 4, 135 58. 31 56. 05 57. 00 59 高井戸保健センター 4, 600 5, 505 10, 105 2, 677 3, 342 6, 019 60. 71 59. 56 60 高井戸東小学校 4, 557 5, 163 9, 720 2, 512 2, 918 5, 430 55. 12 56. 52 55. 86 61 富士見丘小学校 1, 945 2, 199 4, 144 1, 137 1, 303 2, 440 58. 46 59. 25 62 久我山小学校 2, 432 2, 991 5, 423 1, 519 1, 880 3, 399 62. 86 62. 68 63 泉南中学校 1, 837 2, 256 4, 093 959 1, 247 2, 206 52. 20 55. 27 53. 90 64 上高井戸区民集会所 2, 084 2, 609 4, 693 1, 054 1, 382 2, 436 50. 58 52. 97 51. 91 65 四宮森児童館 2, 542 2, 663 5, 205 1, 312 1, 471 2, 783 51. 61 55. 24 53. 47 66 プロムナード荻窪 2, 579 3, 019 5, 598 1, 559 1, 878 3, 437 62. 21 61. 40 67 グランドメゾン杉並シーズン 680 729 1. 409 516 557 1. 073 75. 88 76. 41 76. 15 期日前投票 期日前投票者数 34, 496人 46, 000人 80, 496人 東京都全体 5, 506, 181人 2, 941, 870人 53, 43% 5, 784, 048人 3, 268, 070人 56, 50% 11, 290, 229人 6, 209, 940人 55, 00% 東京都知事選挙(杉並区開票区) 届出番号 候補者氏名 得票数 山本 太郎 33, 096票 小池 ゆりこ 143, 992票 七海 ひろこ 843票 宇都宮 けんじ 48, 350票 桜井 誠 8, 090票 込山 洋 497票 小野 たいすけ 32, 078票 竹本 秀之 208票 西本 誠 473票 関口 安弘 150票 押越 清悦 117票 服部 修 211票 立花 孝志 1, 782票 さいとう 健一郎 149票 ごとう てるき 1, 026票 沢 しおん 1, 203票 市川 ヒロシ 石井 均 146票 長澤 育弘 108票 牛尾 和恵 111票 平塚 正幸 377票 ないとう ひさお 215票 合計 273, 433票 【参考】 前回(平成28年7月31日執行)の東京都知事選挙(杉並区)の投票結果 東京都知事選挙(杉並区) 224, 171人 133, 432人 59.
astype ( int) df3 [ "university graduation"] = df3 [ "university graduation"]. astype ( int) 結果、df3は以下のような感じになります。 2. データの加工 data = df3. copy () #得票数を人口で割って置き換え data. iloc [:, 1: 6] = df3. iloc [:, 1: 6]. values / df3 [ "population"]. values. reshape ( 62, 1) #大卒率のカラムを追加(大卒率=大学卒業数/卒業数) data [ "university graduation rate"] = data [ "university graduation"] / data [ "graduates"] 無事、必要なデータが揃いました。 いよいよ機械学習の出番です。 3. k-means法でクラスタリング sklearnを使います。 from uster import KMeans kmeans = KMeans ( init = 'random', n_clusters = 3, random_state = 1) X = data. values #得票割合 shape=(62, 5) kmeans. fit ( X) y = kmeans. predict ( X) #クラスター番号 #クラスタリングの結果をdataに結合 data = pd. concat ([ data, pd. DataFrame ( y, columns = [ "cluster"])], axis = 1) これで3クラスターに分けられたので、特徴を見てみます。 (ちなみにクラスター数(n_clusters)を変えてもやってみましたが、何となく3つぐらいが良さそうだと思ったので3にしました) 各クラスターを軸にした時のそれぞれのデータの平均を見てみます。 data. groupby ( "cluster"). mean () 単なる平均ですが、これだけでも異なる特徴を持った集団に分けられたことが分かります。 クラスターに属する市区町村を地図で塗り分けてみましたが、 0. 山手線内エリアとその周辺 1. 千葉県よりの区と多摩地区、一部島嶼部(御蔵島村・小笠原村) 2.
東京都知事選挙速報 当日有権者数 男 女 計 前回 33, 435 33, 861 67, 296 今回 33, 279 33, 776 67, 055 比較 ▲156 ▲85 ▲241 投票速報 投票者数 投票率 正午 6, 040 5, 540 11, 580 18. 06 16. 36 17. 21 4, 930 4, 670 9, 600 14. 81 13. 83 14. 32 ▲1, 110 ▲870 ▲1, 980 ▲3. 25 ▲2. 53 ▲2. 89 午後3時 8, 480 7, 950 16, 430 25. 36 23. 48 24. 41 7, 240 7, 050 14, 290 21. 76 20. 87 21. 31 ▲1, 240 ▲900 ▲2, 140 ▲3. 60 ▲2. 61 ▲3. 10 午後6時 11, 040 10, 660 21, 700 33. 02 31. 48 32. 25 9, 220 9, 190 18, 410 27. 71 27. 21 27. 46 ▲1, 820 ▲1, 470 ▲3, 290 ▲5. 31 ▲4. 27 ▲4. 79 午後8時 (最終) 19, 372 20, 261 39, 633 57. 94 59. 84 58. 89 17, 415 18, 372 35, 787 52. 33 54. 39 53. 37 ▲1, 957 ▲1, 889 ▲3, 846 ▲5. 61 ▲5. 45 ▲5. 52 開票速報 午後9時から開票作業を開始します。開票速報は、集計でき次第お知らせします。 開票速報(午後10時34分確定) 開票率:100% 届出番号 候補者氏名 党派名 新現前元の別 得票数 1 山本 太郎 れいわ新選組 3, 284 2 小池 ゆりこ 無所属 24, 819 3 七海 ひろこ 幸福実現党 92 4 宇都宮 けんじ 3, 913 5 桜井 誠 日本第一党 823 6 込山 洋 35. 614 ※ 7 小野 たいすけ 1, 831 8 竹本 秀之 9 西本 誠 スーパークレイジー君 60 10 関口 安弘 11 押越 清悦 12 服部 修 ホリエモン新党 16 13 立花 孝志 173 14 さいとう 健一郎 15 ごとう てるき (略称)トランスヒューマニスト党 84 沢 しおん 75 17 市川 ヒロシ 庶民と動物の会 22.