Mi Band5

Mi Band5発売されましたね！

Mi Band4持っていまして、すごく便利なので、5も楽しみです。

Xiaomi Mi Band 5 スマートブレスレット グローバル版 スマートバンド 日本語アプリ 生理周期予測 健康管理 スマートウォッチ 11スポーツモード追加 24時間心拍測定 bluetooth5.0 睡眠管理 消費カロリー計 画面明るさ調整 着信通知 Alipay QRコード 50M防水 ブラック

YouTuberの皆様がすでにレビューされておりますので、リンクを貼っておきますね。

youtu.be

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HyperXのヘッドセット

・軽い

・つけ心地がいい（軽いからね）

・安い

・マイクがフリップミュートできる

・あまり派手ではないので、会社でも使える

が特徴のHyperXのゲーミングヘッドセットです。

有線ならこちらがおすすめ

HyperX Cloud Stingerゲーミング ヘッドセット PS4対応 軽量 ブラック 2年保証 HX-HSCS-BK/AS 在宅勤務 テレワーク ビデオ会議 リモートワーク

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無線ならこちら。

無線なのに244gと軽量。

Amazonで1万円くらいと低価格。

耳周りも快適です。

シャオミのイヤホンとても安いけどどうなのかな？

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シャオミだからコスパいいんですよね、きっと。

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プリンターが壊れたので検討中

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スキャナ付きで売れ筋はこれみたいです。

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ウケ狙いにどうでしょうか？

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【Python】PandasとMatplotlibの勉強(1)

PandasとMatplotlibの勉強のため、人口の推移などをグラフ化してみました。

使用したデータ

www.e-stat.go.jp

の「男女別人口－全国，都道府県（大正９年～平成27年）」を使用

データの内容

最終アウトプット

ソースコード

----------ここから
#使うライブラリ

#Pandas
import pandas as pd

#matplotを読み込む
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')

#matplotの日本語版を読み込み
import japanize_matplotlib

#データを読み込む
df = pd.read_csv('c01.csv',encoding='shift-jis')
df

#dfのindexの0〜979を取り出す。
#980,981はデータが入っていない。
#1)　沖縄県は調査されなかったため，含まれていない。などの注釈が書いてある。
df=df.iloc[0:980,]
df

#都道府県コードに0A、0Bがあるので除外する
#dfの都道府県コードが0Aではない行をdfへ入れる
#dfの都道府県コードが0Bではない行をdfへ入れる
#人口（総数）に-があるので除外する
df=df[-df['都道府県コード'].isin(['0A'])]
df=df[-df['都道府県コード'].isin(['0B'])]
df=df[-df['人口（総数）'].isin(['-'])]

#dtypesでデータ型を確認する
df.dtypes
#人口（総数）がobjectになっている
#都道府県コードがobjectになっている

#人口（総数）と都道府県コードをintにする
df['人口（総数）']=df['人口（総数）'].astype(int)
df['都道府県コード']=df['都道府県コード'].astype(int)

#dtypesでデータ型を確認する
df.dtypes
#都道府県コード int64
#人口（総数） int64

#都道府県コードが1〜47のものを抽出
#(0は全国のため除外する)
df = df.query('都道府県コード < 48 and 都道府県コード > 0' )
df

#グラフを作成

#Figureを作成
fig = plt.figure()

#Axesを指定
#fig.add_subplot(行,列,場所)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# タイトルと軸ラベルを設定
ax.set_title("都道府県別人口推移", fontsize = 14)
ax.set_xlabel("年", fontsize = 12)
ax.set_ylabel("人口", fontsize = 12)
#ax.set_xticksは棒グラフで使う。x軸ラベルの位置
#ax.set_xticks()
#ax.set_xticklabelsは棒グラフで使う。x軸ラベル
#ax.set_xticklabels(,rotation=90)
#Y軸を10の乗数の表示では無くする
ax.ticklabel_format(style='plain', axis='y')
#Y軸をカンマ区切りにする
ax.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y, loc: "{:,}".format(int(y))))
ax.grid()

# 右側の余白を調整
#fig.subplots_adjust(right=2)

# Axesにグラフを追加

for key, grp in df.groupby('都道府県名'):
x=grp['西暦（年）']
y=grp['人口（総数）']

ax.plot(x,y,label=key,marker="o")
#legend(凡例)を欄外に書く。
#bbox_to_anchor=は位置。bbox_to_anchor=(1,1)だとピタッとグラフにくっついた位置に凡例が来る
#borderaxespad=は凡例の周りの余白
#ncol=は凡例の列数
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05,1.05),
loc='upper left',
borderaxespad=1,
ncol=3
)

plt.show()

----------

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これ、すごく便利！

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