VB6からVB2005へのコンバージョンを行っています。 構造体の動的配列の初期化について質問です。 自動アップグレードの際に「この構造体のインスタンスを初期化するには、"Initialize" を呼び出さなければなりません。」 というメッセージが出ていた為、どのように対応を行うか悩んでいます。 '構造体 Private Structure Array1 Dim a() As Integer Dim b as Integer Public Sub Initialize() 'UPGRADE_TODO: この構造体のインスタンスを初期化するには、"Initialize" を呼び出さなければなりません。 ReDim a(10) End Sub End Structure Public Sub Main() Dim ary1() As Array1 '動的配列を宣言 Dim W_RECCNT As Long 'SQLの件数 ・・・(処理)・・・ 'SQLの件数を取得 W_RECCNT = cordCount ReDim ary1(W_RECCNT) 構造体の動的配列の初期化について参考になるサイトが見当たりませんでした。 この動的配列ary1()をInitializeメソッドにて初期化する場合の記述方法を教えていただきたいです。 よろしくお願いいたします。
0では、test[][2]でもtest[2][2]でもsizeof(test)は同じになりましたの で 少なくともVC++5. 0ではtest[3][2]にはならないようです。 Kazuo Fox Dohzono unread, Feb 14, 2000, 8:00:00 AM 2/14/00 to 堂園です. In article < > > > > static const LASCII test[2][2] = > > > { > > > { dfs("abcdefg"), dfs(""), }, > > > { dfs("abcdefg"), dfs("hijklmn"), }, > > >}; > > > #undef dfs > > > > (^○^)ふふふふ、', 'コンマも一つ多いのでは(^_^;)。 > > いいえ、むしろ、ソースの変更を考えるならつけている方が良いです。 "C プログラミングの落とし穴"にもそういう話があって納得したものですが, 列挙型の最後に `, ' が許されていないのは何故なんでしょうね (初期化だか らこそ許されている? ). いくつかのコンパイラはそのまま通しちゃうんですが, いつだったか pedantic なコンパイラに怒られてから私はエラー予防の為に typedef enum _misc_stat_t { e_misc_attach, e_misc_open,... ; e_misc_close, e_misc_detach, E_MISC_N} misc_stat_t などとしています (結構 E_MISC_N を参照するケースもありますし). C - 構造体の配列メンバの初期化ができない｜teratail. # ただ, これをやると今度は E_MISC_N が switch で漏れてるという警告が…. -- Kazuo Fox Dohzono / [12], (6, 9), 0, 0, 2 c. unread, Feb 15, 2000, 8:00:00 AM 2/15/00 to 河原@日本LSIカード(株)です。 沖野さん、みなさん、こんにちは。 > 手元に確認できる資料がないので規格上はどうなってるのかわかりませんが > VC++5. 0では、test[][2]でもtest[2][2]でもsizeof(test)は同じになりましたの > で > 少なくともVC++5. 0ではtest[3][2]にはならないようです。 えええええ(^_^;)、そうだったのか、VC++6.
あと、"\0"ってなにか意味があるのでしょうか?
構造体って使ってますか?
c」に変更することでC++機能を排除し、純粋なC言語として扱うことができます。 この場合はtypedefが必要となります。 ≪ typedef || 構造体と関数 ≫
3, 23. 4, 34. 5}}, {3, 2, {0. 987, 0. 654}}}; i, j; 配列 tbl の各要素( FILE 型構造体オブジェクト)のメンバ変数 data (配列)の各要素( double 型実数)の値を表示 */ for (i = 0; i < N; i++) { printf("record #%d\n", tbl[i]); (j = 0; j < tbl[i]; j++) printf("%5.
location;; この波括弧で囲われた初期化子の並びによる記述は「初期化リスト」や「初期化子リスト」と呼ばれることもあります。 構造体を一時オブジェクトとして表現する場合には、初期化リストが使えません。代わりに複合リテラルを用います。 struct Range { int location, length;}; struct Range fn ( struct Range) { return ( struct Range){3, 4}; return {3, 4};} fn (( struct Range){1, 2}); fn ({1, 2}); 参考: 複合リテラル【構造体リテラルや配列リテラルを実現する】 指示付きの初期化子を用いることで、構造体のメンバ名を明示した形での初期化が可能になります。 struct Range r = {. location = 1, = 2}; struct Range r = { = 2,. location = 1}; fn (( struct Range){. location = 1, = 2}); fn (( struct Range){ = 2,. location = 1}); 初期化子の並びは自由です。 {. C#構造体配列の定義・初期化例｜プログ仙人. メンバ名 = 初期値} という特殊な式は 指示付きの初期化子/指示初期化子(designated initializer) と呼ばれるC言語(C99)の新機能です。 struct Range r = { = 1,. location = 1}; 指示付き初期化子は、現行のC++(C++17)には取り入れられていない機能であるため注意してください。ただしClang++コンパイラではC言語互換の拡張機能として実装されています。なおC++では現在「Designated Initialization」という名前で、正式な機能としての追加が提案されています。ただ注意したいのは、指定子の順序がメンバ変数の宣言順でなければならないという制限が検討されている点です。 struct { int a, b;} x{. a = 2,. b = 1}; struct { int a, b;} y{.
2011年東京都知事選挙 2007年 ← 2011年4月10日 → 2012年 投票率 57. 80% 候補者 石原慎太郎 東国原英夫 渡邉美樹 政党 無所属 得票数 2, 615, 120 1, 690, 669 1, 013, 132 得票率 43. 40% 28. 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. 06% 16. 81% 選挙前知事 選出知事 この項目では 色 を扱っています。閲覧環境によっては、色が適切に表示されていない場合があります。 2011年東京都知事選挙 (2011ねんとうきょうとちじせんきょ)は、 平成 23年( 2011年 ) 4月10日 に執行された 東京都知事選挙 。 第17回統一地方選挙 の一環で実施され、現職の 石原慎太郎 が4選を果たした [1] 。なお、石原が本選挙によって得た4期目の任期の途中の 2012年 10月31日 に 第46回衆議院議員総選挙 への出馬のために辞職したため、本選挙を最後に、東京都知事選挙は 統一地方選挙 の一環としては実施されなくなった。 選挙データ [ 編集] 2011年 ( 平成 23年) 4月22日 任期満了 2011年(平成23年) 3月24日 告示 2011年4月10日 投票 執行日 [ 編集] 2011年(平成23年) 4月10日 当日の投票時間帯:午前7時~午後8時 期日前投票 :2011年(平成23年) 3月25日 ~ 4月9日 開票:当日午後8時30分より キャッチコピー [ 編集] 投票に行こう!
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. 【都知事選】山本太郎氏が選挙戦振り返る 小池都知事と公開討論実現なら「結果は違った」 | 東スポのニュースに関するニュースを掲載. 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. 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.
95 56. 10 55. 09 12 和田中学校 1, 682 1, 761 3, 443 942 1, 007 1, 949 56. 00 57. 18 56. 61 13 高南中学校 2, 686 2, 924 5, 610 1, 437 1, 731 3, 168 59. 20 56. 47 14 済美小学校 3, 383 3, 508 6, 891 1, 782 2, 014 3, 796 52. 68 57. 41 15 社会教育センター 2, 933 3, 202 6, 135 1, 486 1, 760 3, 246 50. 66 54. 97 52. 91 16 堀之内小学校 3, 132 3, 297 6, 429 1, 954 3, 736 56. 90 59. 27 58. 11 17 松ノ木小学校 1, 874 1, 871 3, 745 1, 062 1, 095 2, 157 56. 67 58. 52 57. 60 18 梅里区民集会所 2, 019 2, 317 4, 336 1, 122 1, 357 2, 479 55. 東京都知事選挙開票結果 台東区ホームページ. 57 58. 57 57. 17 19 杉並第三小学校 3, 446 3, 409 6, 855 1, 812 52. 58 56. 70 54. 63 20 高円寺障害者交流館 2, 915 3, 068 5, 983 1, 556 1, 849 3, 405 53. 38 60. 27 56. 91 21 杉並第六小学校 4, 878 4, 742 9, 620 2, 605 2, 792 5, 397 53. 40 58. 88 22 高円寺学園 3, 320 3, 041 6, 361 1, 767 3, 527 53. 22 57. 88 55. 45 23 旧杉並第四小学校体育館 3, 701 3, 706 7, 407 1, 935 2, 111 4, 046 52. 28 56. 96 54. 62 24 馬橋小学校 3, 972 3, 842 7, 814 2, 159 2, 290 4, 449 54. 36 59. 60 56. 94 25 杉並区役所 3, 193 3, 570 6, 763 1, 793 2, 171 3, 964 60. 81 58. 61 26 杉並第七小学校 3, 076 3, 516 6, 592 1, 701 2, 105 3, 806 55.
58 60. 72 42 上荻会館 3, 373 3, 602 6, 975 1, 898 4, 057 56. 27 59. 94 58. 16 43 桃井第三小学校 4, 509 5, 486 9, 995 2, 630 3, 456 6, 086 58. 33 63. 00 60. 89 44 沓掛小学校 2, 665 2, 825 5, 490 1, 551 1, 697 3, 248 58. 20 60. 07 59. 16 45 東原中学校 2, 988 3, 159 6, 147 1, 578 1, 790 3, 368 52. 81 56. 66 46 桃井第五小学校 4, 258 4, 705 8, 963 2, 685 4, 982 57. 07 55. 58 47 八成小学校 4, 556 5, 117 9, 673 2, 345 2, 741 5, 086 51. 47 53. 57 48 四宮小学校 3, 903 4, 236 8, 139 2, 255 2, 541 4, 796 57. 78 58. 93 49 三谷小学校 4, 765 5, 183 9, 948 2, 670 2, 981 5, 651 56. 03 57. 51 56. 81 50 桃井第四小学校 3, 305 3, 829 7, 134 1, 983 2, 234 4, 217 60. 00 58. 34 51 桃井第一小学校 2, 532 2, 826 5, 358 1, 404 1, 671 3, 075 59. 13 57. 39 52 荻窪中学校 4, 525 5, 209 9, 734 2, 617 3, 103 5, 720 57. 83 59. 76 53 松庵小学校 4, 104 4, 949 9, 053 2, 388 3, 001 5, 389 58. 19 59. 53 54 西宮中学校 3, 319 3, 704 7, 023 1, 982 2, 250 4, 232 59. 72 60. 75 60. 26 55 宮前中学校 4, 884 5, 426 10, 310 2, 821 3, 289 6, 110 57. 76 60. 62 59. 26 56 高井戸第二小学校 5, 755 1, 555 1, 914 3, 469 59. 42 60.
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80%で、前回2011年の54. 35%をやや上回った(前回比 +3. 45%)。当日の有権者数は1050万5848人で投票総数は607万2604票となった。 [16] 。 候補者別の得票数の順位、得票数 [17] 、得票率、惜敗率、供託金没収概況は以下のようになった。 供託金 欄のうち「没収」とある候補者は有効投票総数の10%を下回ったため全額没収された。得票率と惜敗率は未発表のため暫定計算とした(小数3位以下四捨五入)。 順位 候補者名 新現元 惜敗率 供託金 当選 1 ■ 石原慎太郎 ---- 2 ■ 東国原英夫 64. 60% 3 ■ 渡邉美樹 38. 74% 4 ■ 小池晃 623, 913 10. 35% 23. 86% 5 ■ ドクター・中松 48, 672 0. 81% 1. 86% 没収 6 ■ 谷山雄二朗 10, 300 0. 17% 0. 39% 7 ■ 古川圭吾 6, 389 0. 11% 0. 24% 8 ■ 杉田健 5, 475 0. 09% 0. 21% 9 ■ マック赤坂 4, 598 0. 08% 0. 18% 10 ■ 雄上統 東京維新の会 3, 793 0. 06% 0. 15% 11 ■ 姫治けんじ 3, 278 0. 05% 0. 13% その他 [ 編集] 選挙戦では、 東日本大震災 により途中まで選挙カーの使用を自粛した候補者もいたため、選挙活動は盛り上がりに欠けた。特に、現職の石原慎太郎は「公務」を理由として終盤を除き選挙活動を行わなかった。 石原・東国原・渡邉・小池の有力とされた候補者4人および出馬辞退した 松沢成文 は、いずれも後に国会議員となっている。 [18] 脚注 [ 編集]
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.