【ゆっくり育てていってね!】抜刀斎って強くね? (今更) - YouTube
とにかく働きたくないと訴えるゆっくり。 悪魔に次ぐ高才能値のゆっくりだが、働きたくないでござるのデメリットがかなり痛い。 まだ検証中だが、おおよそ攻撃力は毎分0. 16倍ずつ下降するらしく 開始時:1. 00倍 1分後:0. 84倍 2分後:0. 68倍 3分後:0.
ゆっくり育てていってね! 公開グループ 11人が参加中 ゆく育 抜刀斎信者グループ このグループはリーダーが不在のため、一部機能が使用できません 2019/12/08 自分のビルドとほぼ同じスコアを叩きだしました 凄い! 2019/11/27 参加させていただきました、よろしくお願いします そういや、単騎抜刀斎って本当にライステいるんですか? (無知) 流石に要るんでない? 単騎抜刀斎使ってみたら想像以上だった #19【ゆく育】 - YouTube. 体力50%切るまでの時間と戦闘不能になるまでの時間がそれぞれ同じだけ延びるとすると(正確には違うけど)それをcrtIV(若しくは他のスキル)で補えるかって話ね 2019/11/06 酸化しました〜 一応抜刀斎でランク入り果たしてまっせ! ほんっと、精神的にもきついですよね… 対戦での抜刀聖剣なんですが、判定勝ちも考えて3騎士を天使に変えてみました。火力は3騎士より上がった感じがしますが、聖剣3がない分白刃どりの発動確率が落ちるんですよね。個人的にはこの方が強い気がするのですがどう思いますか? これ以前の返信15件 ギュへへへへ雷帝ちゃぁんおやつの時間ですよォ(狂気) 10万に万つけると・・・1000000000?やばいな((( 2019/08/31 惜しかった…翼バトン1回しか出来なかった… これ以前の返信8件 全選択はいります! (なぜそこ) 誤爆誘ってるだけの無駄機能なんだよなぁ…() 2019/08/27 下スレの結果です。人生終了の処理ミスりました。結果は2200万程で、りーざ様のパテを追い抜く程度には強いです。 単騎運用での本気を出した必殺技のダメージは一ヒット7500以上あり、動きがまさにゆっくり斬りでした。 ちなみに主人公補正による経験値の消費は15700でした。参考までにどうぞ。 興味が湧いたら是非やってみてください。 2019/08/18 や っ た ぜ ここから☆3無限でどれだけ消費するのかテストします。 時間とバッテリー的にいつやれるかわかりませんが、頑張ります。 2019/08/14 翼バトン成功全くしないんですがそれは()? 四連成功確率=3/4×2/3×1/2=1/4 25%で成功する筈です。 まぁ十連失敗とか普通にありますしおすし() 3連続(? )で一時間半がかったゾ٩(๑òωó๑)۶ 2019/08/13 新しい抜刀斎のパテを考えるスレ(参加してお願い。参加したら話すのだ) これ以前の返信25件 大丈夫…大丈夫?
82% 通常チケットでは0.36%でござる。 抜刀斎は上級チケットでも50回以上引かないと出ない(確率的に)し、高才能に至っては100回以上引かないと出ない(確率(略))ので結構レアかもでござる。 Posted by ありまんじゅうすべて悪魔に溶かしたFX 2018年03月27日(火) 13:12:31 先ほどは上級召喚チケットで「ゆっくり斬り抜刀斎」を手に入れたんですが、レアですか? 5 Posted by 教えてください 2017年11月12日(日) 14:38:12 レアではなくレア度3です。 返信遅れてごめんなさい。 Posted by 厳選が終わらないもの。 2020年11月03日(火) 16:29:14
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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. 令和2年7月5日執行 東京都知事選挙 開票状況（最終確定）｜足立区. 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.
16%) 【当選】 鈴木俊一氏 東京・大阪の知事選で革新系が敗れる。自治事務次官・都副知事の行政手腕をアピールした鈴木氏が初当選。美濃部与党だった公明は鈴木陣営に、美濃部氏は「中立」を強調。 1983年4月10日 (投票率・47. 96%) 「反軍拡」など反中曽根ムードのなか、都知事選では社共による政党主導型が奏功せず、鈴木氏が大差をつけ再選。北海道・福岡の知事選では革新派が復活。 1987年4月12日 (投票率・43. 19%) 自民・公明・民社推薦の鈴木氏が3選。革新系は1963年以来続いた社共共闘が崩れ、それぞれ候補を擁立。全国的には、中曽根政権の売上税法案が争点となり自民敗北。鈴木氏は「売上税反対」でかわす。 1991年4月7日 (投票率・51. 56%) 自民・民社両党都連が推す鈴木氏が、自民・民社両党本部と公明が推す元NHK特別主幹の磯村氏に大差をつける。自民の小沢一郎幹事長が引責辞任。 1995年4月9日 (投票率・50. 67%) 【当選】 青島幸男氏 無党派の青島氏が、自民・社会両党や公明などが相乗りした石原信雄・前内閣官房副長官を大差で破る。大阪では同じく無党派の横山ノック氏が初当選。2人とも人気タレントから参院議員に転身。 1999年4月11日 (投票率・57. 87%) 【当選】 石原慎太郎氏 有力候補が乱立。無党派の石原氏が、自民推薦の明石康氏や民主推薦の鳩山氏を破って初当選。石原氏は各党候補が出そろった後に出馬表明、「東京から日本を変える」と訴え勢いに乗る。 2003年4月13日 (投票率・44. 94%) 「石原新党」や首相待望論など国政復帰に関心が高まるなか、石原氏が再選出馬を表明。石原氏は東京家政大教授の樋口氏との戦いを「軍国おじさんと平和ボケばあさんの対立」と表現。 2007年4月8日 (投票率・54. 東京都知事選挙（令和2年7月5日執行） 開票結果 | 東京都選挙管理委員会. 35%) 身内重用や高額出張費などの批判に、石原氏が「低姿勢」でかわす。「五輪招致」「築地市場移転」が争点に。両者とも政党を前面に出さないスタイル。 2011年4月10日 (投票率・57. 80%) 不出馬を決めていた石原氏が、自民の強い説得で翻意。出馬表明当日に東日本大震災が発生し、「自粛」ムードで異例の選挙に。 2012年12月16日 (投票率・62. 60%) 【当選】 猪瀬直樹氏 石原都政で副知事を務め、その継承を訴えた猪瀬氏が過去最高得票で当選。「脱原発」を目指す市民の支援で出馬した弁護士の宇都宮氏は、社民・共産が支援したが次点に。 2014年2月9日 (投票率・46.
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.
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. 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。