東京都知事選挙(品川区・東京都)開票結果 更新日:2021年1月7日 令和2年7月5日執行 東京都知事選挙(品川区・東京都)開票結果をお知らせします。 開票状況(品川区開票区) 品川区は、令和2年7月5日(日)午後11時52分確定。 東京都全体の得票は、令和2年7月6日(月)午前2時17分確定。 得票順 立候補者氏名 党派名 新現元 得票数(品川区) 得票数(東京都) 1 小池 ゆりこ 無所属 現 108, 373 3, 661, 371 2 宇都宮 けんじ 新 23, 831 844, 151 3 山本 太郎 れいわ新選組 18, 220 657, 277 4 小野 たいすけ 22, 726 612, 530 5 桜井 誠 日本第一党 5, 419 178, 784. 293 6 立花 孝志 ホリエモン新党 1, 763 43, 912 7 七海 ひろこ 幸福実現党 767 22, 003 8 ごとう てるき (略称)トランスヒューマニスト党 696 21, 997 9 沢 しおん 685 20, 738 10 西本 誠 スーパークレイジー君 338 11, 887. 698 11 込山 洋 287. 東京都知事選2020 候補者・結果 : 東京都知事選2020 : 地方選 : 選挙・世論調査（選挙） : 読売新聞オンライン. 705 10, 935. 582 12 平塚 正幸 国民主権党 215 8, 997 13 服部 修 148 5, 453 14 さいとう 健一郎 96 5, 114 15 市川 ヒロシ 庶民と動物の会 120. 294 4, 760. 414 16 ないとう ひさお 151 4, 145 17 関口 安弘 121 4, 097 18 竹本 秀之 85 3, 997 19 石井 均 84 3, 356 20 長澤 育弘 63 2, 955 21 押越 清悦 126 2, 708 22 牛尾 和恵 52 1, 510 ※同一の氏・名の候補者が2人以上いる場合、その氏または名のみ記載した投票は、候補者の有効投票数の割合で按分されます。 そのため、得票数に小数点が生じる場合があります。 投票状況(品川区) 全体 男 女 当日有権者数 332, 001人 161, 530人 170, 471人 当日投票者数 133, 277人 64, 530人 68, 747人 期日前投票者数 52, 528人 23, 132人 29, 396人 不在者投票者数 826人 322人 504人 在外投票者数 0人 投票者総数 186, 631人 87, 984人 98, 647人 最終投票率 56.
ここから本文です。 公開日:2020年7月6日 更新日:2020年7月6日 届出 番号 党派名 候補者氏名 得票数 1 れいわ新選組 山本 太郎 29, 396. 000 2 無所属 小池 ゆりこ 179, 516. 000 3 幸福実現党 七海 ひろこ 1, 057. 000 4 宇都宮 けんじ 29, 943. 000 5 日本第一党 桜井 誠 8, 379. 932 6 込山 洋 432. 000 7 小野 たいすけ 19, 352. 000 8 竹本 秀之 171. 000 9 スーパークレイジー君 西本 誠 610. 067 10 関口 安弘 166. 000 11 押越 清悦 93. 000 12 ホリエモン新党 服部 修 160. 000 13 立花 孝志 1, 955. 000 14 さいとう 健一郎 313. 000 15 (略称)トランスヒューマニスト党 ごとう てるき 1, 070. 東京都知事選＜2020＞立候補者一覧と結果｜得票数一覧・順位・投票率 | 疑問を解決！. 000 16 沢 しおん 753. 000 17 庶民と動物の会 市川 ヒロシ 253. 000 18 石井 均 218. 000 19 長澤 育弘 162. 000 20 牛尾 和恵 67. 000 21 国民主権党 平塚 正幸 346. 000 22 ないとう ひさお 173. 000 投票者総数 277, 859 投票総数 277, 850 有効投票数 274, 586 無効投票数 3, 264 白票 2, 142 その他 1, 122 不足票数 不受理票数 残 票 0 開 票 率 100. 00% こちらの記事も読まれています このページに知りたい情報がない場合は
開票率 午後11時18分確定 得票数合計 266, 002票 開票率 100% 候補者別投票数 届出順 立候補者氏名 党派 得票数(板橋区) 1 高橋しょうご 無所属 752票 2 谷山ゆうじろう 207票 3 桜井 誠 5, 115票 4 鳥越俊太郎 54, 427票 5 増田ひろや 72, 153票 6 マック赤坂 2, 006票 7 山口敏夫 国民主権の会 670票 8 やまなかまさあき 未来(みらい)創造経営実践党 149票 9 後藤輝樹 234票 10 岸本雅吉 299票 11 小池ゆりこ 119, 106票 12 上杉 隆 6, 962票 13 七海ひろこ 幸福実現党 1, 305票 14 中川ちょうぞう 644票 15 せきくち安弘 60票 16 立花孝志 NHKから国民を守る党 1, 125票 17 宮崎正弘 125票 18 今尾貞夫 218票 19 望月義彦 120票 20 武井直子 174票 21 ないとうひさお 151票 より良いウェブサイトにするために、ページのご感想をお聞かせください。
30%)同時刻の前回推定投票率は 32. 39% ・16時…27. 37%(男…27. 78%・女…26. 97%)同時刻の前回推定投票率は 29. 48% ・15時…24. 15%(男…24. 71%・女…23. 61%)同時刻の前回推定投票率は 26. 99% ・14時…20. 57%(男…21. 34%・女…19. 79%)同時刻の前回推定投票率は 24. 40% < 中間投票状況 > ・18時…33. 50%(男)33. 56%(女)33. 44%(前回投票率)36. 48% ・15時…23. 99%(男)21. 34%(女)19. 79%(前回投票率)27. 72% ・12時…14. 66%(男)15. 21%(女)14. 13%(前回投票率)18.
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.
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