奇人凡人が何か書くブログ

趣味とか投資とか、twitterに書きにくいことをこちらに書きます

【sklearnで機械学習】【分類】  プログラミングの話episode3

h05torです。
仕事の方でもちょっとした趣味としてもAIに触れおりまして、その中でPython機械学習ライブラリであるsklearnについて備忘録も兼ねて記事にしてみました。

sklearnといっても色々な関数が含まれており、まだほんの一部しか触れられていませんが、今回はロジスティック回帰による「分類」について
コードを貼るだけのページです。

・ライブラリのインポート

#エクセルやcsvファイルからデータをDataFrameとして読み込むためのライブラリ
import pandas as pd
#ロジスティック回帰
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#訓練データとテストデータに分割する
from sklearn.model_selection import train_test_split
#実際の分類に対し予測した分類がどのようになっているかを表す対照表を出力、学習モデルの正解率を計算
from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score
#学習モデルを保存
import joblib

from sklearn * とすればsklearnに入っている関数などをまとめてインポートすることもできますが、その場合毎回例えばsklearn.model_selection.train_test_splitみたいな感じで長くなって長くなるので、sklearnに入っている関数のうち、使用するものだけをインポートしています。
インポート自体は最初にする必要はなく使用する箇所の前であれば後からでも可能です
・データの読み込み

#csvの場合
df = pd.read_csv('data.csv')
#csvの場合(上ので文字化けする場合)
df = pd.read_csv('data.csv',encoding="cp932")
#エクセルの場合
df = pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name="Sheet1")

#DataFrameの上から10行を表示
print(df.head(10))

エクセルとcsvファイルの場合で少し異なります。
また、読み込んだデータは変数dfに格納されているのでprintで確認できます。(JupyterNotebookの場合はコード書くスペースの最後であればprint無しでdf.head(10)で可)

・読み込んだデータの加工

#列の追加(ここではaという列を追加し、a列のすべての行にAという値を入れる)
df["a"] = "A"
#列の削除(ここではbという列とcという列を削除)
df = df.drop(columns=['b','c'])
#列名の変更(列xをXに、列yをYに改名)
df = df.rename(columns={'x': 'X','y': 'Y'})
#列の並び替え(a,d,e,X,Y,Z,s,t,rの順にする)
df = df1.reindex(columns=['a','d','e','X','Y','Z','s','t','r'])
#列Zがnanの行を削除
df = df.dropna(subset=['Z'])
#特定の条件の行のみを抜き出し代入する(列Xが10以上の行を抜き出す)
df = df[df['X']>=10]
#行、列の範囲を指定して取得(この場合全範囲を取得)
df = df.iloc[:,:]
#加工後のデータをcsvに出力
df.to_csv('data2.csv',index=False)
#csvに出力したデータを再読み込み
df = pd.read_csv('data2.csv')

特定の条件の行を抜き出すところで、除外された行のインデックス番号が飛ぶため、この後にfor文で操作を行う際に問題が生じるため、
私は一旦csvに落として、再度read_csvで読み込んでインデックス番号を再構成しております。(もしかしたらもっと良い方法あるかも)

・データの分析

#列Zの各要素の出現回数(多い順に要素と回数を表示)
print(df['Z'].value_counts(sort=True))
#数値が入っている各列について、平均値、標準偏差、中央値などが確認できる
print(df.describe())
#

・ダミー変数化(文字列が入っている列Z,sをダミー変数化する)

df=pd.get_dummies(df, columns=["Z","s"])

機械学習は数値ベースで行われるため、文字列で構成される列はダミー変数を定義する必要があり、例えば列Zに存在する文字列がmとnの2種類であれば、
列Zが削除される代わりに列Z_mとZ_nが生成されある行で列Z_mには、列Zがmだった場合は1、nだった場合は0が入ります。
要するにダミー変数はその文字列であったかどうかなので1か0が入ります。

・訓練/テストデータの分割

#説明変数
X = df.iloc[:,1:100]
#目的変数(AAA、BBB、CCCに対し、それぞれ数値0,1,2を割り当てる)
y = df['a'].map({'AAA':0, 'BBB':1, 'CCC':2})
#訓練データとテストデータに分割する
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=30,stratify=y)

データの分割時の引数について、test_size=0.3は訓練データとテストデータを7:3の割合で分割していることを表します。状況にもよりますが、0.2~0.3ぐらいが適当です。
random_stateは乱数種で、同じ値だと毎回同じように分割されます。
stratifyは目的変数yを指定することで、訓練データとテストデータそれぞれの目的変数のデータの値の比率が一致するように分割されます。

・ロジスティック回帰法で学習

#学習モデルの定義
clf = LogisticRegression(penalty='l1',solver='liblinear',random_state=5)
#訓練データより、説明変数と目的変数をフィッティングさせる。ここで学習が行われる。
clf.fit(X_train,y_train)

・学習モデルの評価

#訓練データでフィッティングした結果と実際の値(y_train)がどのくらい合っているか正答率を表示
print('Train Accuracy:\n',clf.score(X_train,y_train))
#テストデータの説明変数について学習モデルを適用し、予測値を計算
pred = clf.predict(X_test)
#テストデータの実際の値(y_test)に対し、予測値がどのくらい合っているか正答地を表示
print('Test Accuracy:\n',accuracy_score(y_test,pred))
#混同行列を表示(実際の値y_testに対し予測値がどのような値になっているかを表示)
print('Confusion Matrix:\n',confusion_matrix(y_test,pred))

まず、訓練データを用いてフィッティングしたモデルが訓練データの目的変数に対してどの程度当たっているかを確認します。
これの値が低いとそもそもうまくフィッティングできていないので、学習モデルを他のものにする、パラメーターをいじる、そもそも学習に使用したデータの品質が低いなどが考えられます。
次にテストデータに対して学習モデルを適用し、訓練データ以外のデータに対してもちゃんと適用できているかを確認します。
一般にはテストデータに対する正答率の方が多少低くなりますが、訓練データに対する正答率に対してあまりにも低いと訓練データに過剰適合(過学習)になっており、データの分割時に
訓練データ:テストデータの比が99:1とかになっているとそのようになりやすいため、70:30~80:20ぐらいが良く、上の方でtest_size=0.2~0.3が適切としたのはそのためです。
混同行列を出力すると↓のような表が表示されます。行が実際の値で列が予測値です。合っていれば左上から右下に向かって対角線が引けます。

confusionmatrix
confusionmatrix


基本的には予測候補のなかから最も確率が高いと判定したものを予測値として出しているのですが、以下のようなコードで第2候補、第3候補も確認することができます。
テストデータ全部に対して予測値(第1候補)、第2候補、第3候補を出力していきます

#テストデータを第3候補までのスコアを見る
count=0
correct=0
correct2=0
correct3=0
for i in range(len(y_test)):
    X_test_=X_test.iloc[i:i+1,:]
    #print(type(X2))
    pred_2=clf.predict(X_test_)
    pred_2_proba=clf.predict_proba(X_test_)
    pred_2_proba=pred_2_proba[0]
    pro=[]
    for j in range(len(pred_2_proba)):
        pro.append([round(pred_2_proba[j],4),j])
    pro.sort(reverse=True)


    if pred_2[0]==y_test["a"][i]:
        correct+=1
    if pred_2[0]==y_test["a"][i] or pro[1][1]==y_test["a"][i]:
        correct2+=1
    if pred_2[0]==y_test["a"][i] or pro[1][1]==y_test["a"][i] or pro[2][1]==y_test["a"][i]:
        correct3+=1
        
    count+=1
    print("予測値:{}".format(pred_2[0]),"第2候補:{}".format(pro[1][1]),"第3候補:{}".format(pro[2][1]),"実際の値:{}".format(y_test["a"][i]),i)


print("正解率:{}%".format(100*correct/count))
print("第2候補までの正解率:{}%".format(100*correct2/count))
print("第3候補までの正解率:{}%".format(100*correct3/count))

・モデルの保存

#モデルの保存
filename = 'model.sav'
joblib.dump(clf, filename)

モデルをsavファイルで保存しておけば、他のファイルで読み込むことができ、学習モデルを利用して本格的な運用に使うことができるようになります。

                                                • -

この記事よりもちゃんとしたコードはネットで探せばいくらでも落ちていますが、とりあえず備忘録ということでご容赦ください。

学園祭で福原遥さんのトークショーが行われた大学一覧と感想  ~福原遥さんの話episode2~

 

 

 みんな大好き福原遥さんの記事の第2回です。

 

まだ6月なのでだいぶ季節外れですが、毎年11月頃にどの大学も学園祭やってますね。

結構多くの大学で芸能人を呼ぶ企画ってやってると思うのですが、私の一番唯一の推しである福原遥さんもここ最近毎年のようにどこかの大学の学園祭に招待されトークショーをやっております。

先月のファンイベントの後に初めて福原さんの記事書いて以降書いていなかったので、そろそろ2本目も書こうかなと思ったところでネタをちょっと考えてたら学園祭トークショーが思い浮かんだのでシーズンまで5か月ぐらい早いですが書くことにしましたw

 

 

-------------------------------------↓本題↓---------------------------------------------------

私が把握(+実際に参加)している範囲では2017年以降、以下の大学の学園祭のトークショーに呼ばれていました。

 

2017年 東京経済大学

2018年 早稲田大学

2018年 東京理科大学

2019年 専修大学

2019年 神奈川大学

2019年 成蹊大学

2020年 文京学院大学

2020年 芝浦工業大学

(他にありましたら情報提供お願いします。)

 

以下では、各学祭でのトークショーについて個人的な所感とかを書き置きます。

番号は時系列順です。

(実際にあったことを証明するため福原遥さんのインスタを貼っております)

 

東京経済大学

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 東京経済大学の学祭でのトークショーは2017年の11月ということで、私が福原さんを推し始める前の頃です。

この頃の私は2次元一辺倒で音ゲーばっかりやってまして福原遥さんの情報が、すイエんサーなめこあたりで止まってます。

2次元一辺倒なのに大学の研究室でメンタル崩壊して、まいんちゃんの方も完全ストップしていました。

タイムマシンがあったらこの時まで戻りたいです。

Twitter福原遥スタッフの過去の投稿を調べたところだと、恐らく最初のトークショーだと思います。(もっと前にも学祭トークショー出てましたらTwitterにリプしてください。修正して再掲します。)

 

早稲田大学

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私が初めて参加した福原遥さんの学祭トークショーです。

勤務先から帰りの電車の中でTwitter見てたらスタッフさんから告知が来てまして、福原遥推しのすべての始まりである写真集の握手会イベントから1か月経たないぐらいのタイミングでしたので「えっ?また福原遥ちゃんに会えるの??!!!」と声には出さないものの大歓喜でした。

イープラス?ローチケ?(だっけ?)で10時から先着順でチケット販売開始みたいな感じだったので、9時55分ぐらい前に会社の空き部屋に隠れて10時になると同時に速攻で必要項目入力して購入ボタン押した記憶があります。

まあ普通に買えましたが、当時は先着順って言われてどのくらいで完売するのか相場観が分かりませんでしたので結構必死でした。

ちなみに早稲田大の学祭があった同日に立教大の学祭で橋本環奈さんを呼んでたのですが、こちらは無料だったうえに知名度的にかなり先行してた頃でしたので人が殺到して大変なことになったそうです。

早稲田大の福原遥さんの方は何事もなく無事に終えました。

遥ちゃん可愛い。

 

東京理科大学

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 私の母校です。

早稲田大でのトークショーの告知から数日後にこちらも告知が来まして、しかも母校(当時新社会人で卒業して半年ぐらいw)に福原遥さんがやってくるということで、完全に頭の中が!!!!!!!!!!!!!!!!!!という状態でした。

キャンパスは千葉県にある野田キャンパスで私が在学時に通ってたキャンパスからは離れて少々移動距離がありました。

それでもあまり都会過ぎないということで確かトークショーで遥ちゃんが地元(福原遥さんは埼玉県出身)みたいな雰囲気でいい場所にあるねみたいなこと言ってたような気がしますので、時間かけていったかいはあります。

ちなみに質問コーナーで私当てられまして少しですが遥ちゃんと話せたのです。

もうどんな質問書いてたのか忘れましたが、めちゃくちゃ嬉しいとしか言いようがなかったです。(名前のところニックネームじゃなくてフルネームで書いててそれも読み上げられましたw)

私事ですが、学部4年~修士2年と学生6年間の後半3年が全くパッとしなかったのですが、卒業後のこの1日が3年間に溜まっていたものを全て吹き飛ばすほどのインパクトがあったといっても過言ではありませんでした。

 

専修大学

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実はこの専修大の学祭トークショーには私は参加できておりません。

この日に先に資格試験があることが決まっていたため残念ながら参加見送りとなりました。

前年のうちに合格しとけばこんなことにならなかったのに・・・

タイムマシンがあったら参加したい!

 

神奈川大学

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 2019年の学祭トークショー第2弾は神奈川大学です。

他の大学は有料の整理券をネットで販売していたのですが、ここは無料で当日に先着順早い者勝ちで整理券配布でした。

この年の早くに3年A組での迫真の演技もあって世間的にも知名度が上昇しており、チケット取れるかどうか不安でしたが、なんとか間に合い無事に参加することができました。

私にとって神奈川大の学祭トークショーでのハイライトは抽選会で福原遥さん主演の映画「羊とオオカミの恋と殺人 」のポスター(しかもサイン入り!)になんと当選したことです。

ポスター頂けただけでのなく、遥ちゃんと握手までできちゃったのだから、これ以上の思い出はないですよ。

おそらく私が参加できた学祭トークショーの中で一番大当てしたかな?

 

成蹊大学

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2019年第3弾は成蹊大でした。この年って学祭トークショー3件もあったんだね。確かに2019年は3Aから始まって福原遥さんにとって躍進の一年でしたので、3件という数字はそれだけ勢いがあったと言えるでしょう。

確かこの日、出発してから成蹊大に着くぐらいまで雨降ってたのですが、整列開始までキャンパスの適当な場所で待ってたら雨止んで日が差してきたんですよ。

それでトークショーで司会の方にも言われてましたけど「遥さんって晴れ女ですよね」って。

福原遥さんを見ると私の心だけでなく実際の天気まで晴れに変えてしまうんだからある意味リアル天気の子なのかもしれない(まだ見てない)。

確か、あっち向いてホイで最後まで残った数人?に景品みたいなことやってましたが、勝負に真剣になって遥ちゃんの声が空気になるよりも、遥ちゃんのあっち向いてホイを聞けるこの瞬間を楽しみたかったので2回目ぐらいで脱落しましたwww

 

文京学院大学

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オンラインでの開催でした。

 2020年は新型コロナウイルスが猛威をふるい、学園祭自体が中止となった大学もある中で、文京学院大はオンラインで開催し、しかもあの福原遥さんを呼んできました。

 オンライントークショーなので現地には行っておりませんが、埼玉県にキャンパスがあるということで、まさに福原遥さんの地元とのことです。

トークショーの進行は現場のと同じような感じでした。

この時期にオンラインという形とはいえ、学祭トークショーにこぎ着けただけでも十分嬉しいのですが、やはり現場で直接見聞きできるのが一番です。

 

芝浦工業大学

※インスタで学祭に関する投稿がなかったのでtwitterの方を貼ります

 こちらもオンラインでの開催でした。

新型コロナで大変な年でしたがオンラインの学祭トークショー2件出てるのは、さすがです福原遥さん。

この少し前ぐらいに教場Ⅱへの出演が決まっていて、役の関係でかなりショートにしていたので、本当にバッサリ切ったのかそれともウィッグなのか気になって仕方がなかった時期でした。芝浦工業大でのトークショーでも前後でのインスタでもいつも通りロングで出てきたのでショートの方がウィッグっだったのでしょう。

ただ、「4月の君、スピカ」の時は本当に切ってましたので、もしかしたらショートで登場するかも?みたいなこと若干期待してましたw

ちなみにオンラインでも文京学院大の方は特設ページからのストリーミングでしたが、芝浦工業大の方は最近よく聞くようになったZOOMのウェビナーでの配信でした。

 

 

というわけで私が把握している範囲で福原遥さんが出た学祭トークショーは2017~2020年の間に8件ありました。

過去Twitterだと自分でツイートしたものでも探すの大変なので一か所にまとめようと思い、長々と書いてしまいました。

オンライントークショーも新しい試みで面白いですが、やはり現場に足を踏み入れている時の方がツイートしまくってたので現場ならではの重みというのもやはりあるとは思いますので早くコロナが収まってほしいところです。

 

今後は学祭トークショー含めてイベントで福原遥さんに会うごとに当ブログに書いていきたいと思います。

 

 

 

~ソーシャルレンディングとか~ 投資の話 episode3

投資の話の第3回です。

個人的にお金の話大好きなので、割と書きやすいほう?

本当は福原遥ちゃん好きになった経緯とかちゃんとした自己紹介とか書きたいんだけど、時間かかりそうで安易にお金の話に走りますw

 

◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆本題◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆

 

私はメインの投資はつみたてNISAで全米、全世界株式のインデックス投信およびハイテク、ヘルスケアの米国株ETFでその名の通り株式でこちらで400万ほど運用していますが、それとは別枠でソーシャルレンディングや不動産クラウドファンディングでのインカムゲイン投資も計200万ほど行っています。

ソーシャルレンディングって正直なところ不祥事も多くて最近ではS〇Iソーシャルレンディングがやらかしたのが記憶に新しいと思います。(私は幸いS〇Iには投資していません)

一応業者選びの基準としては過去に一度も貸し倒れを起こしたことがない、つまり投資家に損をさせたことがないというのが第一というかむしろそれくらいです。あとは、担保ありの案件を選ぶぐらいか。

もっとも今後も全案件が無事に償還されるという保証はないのですが、少なくとも今まで貸し倒れ0という実績があるということは、何らかのノウハウがあると思いますので、ある程度の安心材料にはなるでしょう。

 

 で、どこの業者使ってるのかというと、ソーシャルレンディングクラウドバンクで、不動産クラウドファンディングがCREALですかね。(アフィではないのでリンクは張りません)

今のところ今年に入ってからは税引き後で平均5000円ぐらいは入っていますね。

ちなみに20.135%(全部所得税扱い)が源泉徴収されて引かれた状態で配当金が口座に入金されます。

雑所得扱いですので年に20万超えたら確定申告必要ですが、そこまでは行かないと思います。

しかし、私の年収だと所得税率が5%なので確定申告すると払い過ぎた分として15%戻ってくるようです。ただし、上で全部所得税扱いと括弧の中に書いたように住民税は源泉徴収されていないので、住民税10%を後から払うことになるので、還付されるのは差し引きで5%ってことになりますね。

 

まあ、WISH株で18万損失出してますので損失繰越のために確定申告することになりそうなので、こっちの申告もすることになりそうですね。

 

ちなみに上場株式の損失と雑所得を損益通算することはできないので、そこは渋いですね。

 

というわけで以上です。

 

今月の総括 ~2021年5月~

月末にその月の出来事を簡単に日記レベルにまとめてみるってテーマで「月末」カテゴリーを作りました。

 

 

◆日常生活

3回目の緊急事態宣言ということで外には遊びに行きにくい雰囲気です。GWは買い物と筋トレ以外は外出していません。それでもファンイベ1件行きましたが(後述)オリンピックやるなら当然ファンイベも開催できるよね。

ちなみに先月にせっかく通常勤務に戻ったのにまた時差出勤に戻ってしまい5時起き6時20分発になってしまいました。就寝時間を前倒しできないので睡眠時間だけ削られてしまっているのでコーヒーが必需品です。

今月分から6000円ぐらい昇給しました。コロナで業績悪化している企業が多いなかで標準昇給確保+1000円程度ですがベースアップがありましたのでまだマシな方なのかも。

ここだけの話、私の給料暴露しちゃいますと昇給後で残業ゼロの場合、諸手当込みで25万ぐらいです。(あんまり細かく言うと身バレするので)

 

◆推し事

15日に福原遥さんのファンイベントがあり、1部・2部ともに参加してきました。相変わらず遥ちゃんが可愛すぎて溶けそうです。去年全く会えなかったこともありそれがまた一層際立たせているのでしょう。

youtubeチャンネル「福原遥とふくはらはるか」も毎週欠かさずに見ています。もうこれ実質クッキンアイドルアイ!マイ!まいん!の特集週の外伝みたいなものでしょう。とにかく遥ちゃん可愛い。

まいんの円盤の生存確認のために何話か見たのですが、まいんちゃんって外見だけでなく性格とかまで遥ちゃんがベースになってる気がします。だってあんなに可愛いうえにめっちゃ良い子なんですもん。

3次元の推しは福原遥ちゃん、2次元の推しは柊まいんちゃんだけでもう良くね?

ゆるキャン△のドラマは放送時刻が深夜なので録画したのを金曜か土曜あたりに観てます。最近ようやく志摩リンさんが図書館から出てきてくれました。

 

◆筋トレ

土日に引き続き通ってます。コロナ収まるまでは平日会社帰りに寄るというのはまだ控えています。

 

◆プログラミング

Flaskでwebアプリ作ってpythonanywhereにデプロイして使うということを2,3か月ぐらい前から構想でしいたのをようやく実現しました。

そのうち触れるのはdjango、データベース、AWSあたりの技術とか応用情報技術者あたりの資格かな。

 

◆投資

バクソンモービルしました。

私は基本的に他の人のイナゴはやらないようにしてきたのですが、銀行預金含めた総資産額が1000万の大台が見えてきたとこまで来たので欲が出てしまい、SBGを含め今まで多くの銘柄を当てている某個人投資家が持っているWISHという株に44万ぐらい突っ込んでしまいました。

株価右肩下がりの地合いでナンピンで買い増してたのですが決算でこれダメじゃねって感じになったので損切りして18万ぐらい吹き飛びました。ぶっちゃけ競馬とか宝くじにでも突っ込んだ方がマシなレベルです。

結局月の手取りぐらい吹き飛びましたが幸いにも先月末時点で110万ぐらいプラスでしたのでかすり傷とは言えないまでも致命傷は免れました。

これは欲張り過ぎた私の責任で自業自得です。決してこの株を推してる某投資家を責めるのは違うと思います。

おそらく私は個別株は向いてないので全米や全世界のインデックスをメインにAI化・ハイテク化に懸けてVGT・QQQあたりのETFを積み立てる方が良いのでしょう。

 

 

というわけで今月はこんなことがありました。

来月もコロナに罹らず生き残ってますように。

~pythonanywhereを使ってみる~ プログラミングの話episode2

プログラミング関係の第2回です。こっちの話はepisode1で自己紹介してるので別に突っ込むところないっすね()

 

 

私は就職するまでプログラミングとか全然したことありませんでしたが、前回言及したように最近はPython書いています。

一応職業としてはメーカーの研究開発職なのでコード書くこと自体がメインの職務ではないのですが、データの解析や作業改善用のツールとしてコード書いて自作したツールを実際に仕事で使っております。

 

んなわけで複数ツール作ったのはいいんですが、リソースの関係でだんだんと複数使う際に、前に使ってたの閉じて次のツール開いて、また閉じて・・・ということが最近起こりがちでした。

 

なので片方は今まで通りspyderで、一方はwebアプリ化して使えないかな(もちろんローカルホストではなくwebにアップして)と考えてました。

 

それで色々調べていたんですが、pythonanywhereというプラットフォーム?的なものがありました。どういうサイトなのかというとFlaskとかDjangoとかのpythonのwebフレームワークで作ったwebページをサーバーとしてアップできるサービスです。

(webページをアップするのをデプロイというそうですが、これ調べてて初めて知りました。)

しかも無料プランがあるそうなのでpython使える無料サーバー探してサーバー言語入力して色々入れるよりも遥に楽です。(そもそもサーバーをコマンドで操作するのやったことない)

 

pythonanywhere←リンクから飛べます

 

ちなみにpythonanywhereは英語で書かれていまして日本語版とかはないですので、I can't write Englishな私はDeepL翻訳で文章和訳して進めました。

 

まず、アカウント作る際にユーザー名を登録するのですが、今回私が選んだ無料プランだと、URLが「ユーザー名.pythonanywhere.com」で固定されるので名前を特定されたくない場合は適当な名前考えて置いた方が良いです。(有料プランだとドメイン作れるらしいです。)

 

 アカウント名を決めた後、フレームワークを選択します(Flask)。続いてPythonのバージョン(私はPython3.8を選択しました。)選びます。

 

ここまでで設定が完了し、あとは選択したフレームワークによってディレクトリやファイル構成が決まっておりますので、それに従ってファイルを配置していきます。

 

ちなみに私が選んだFlaskの場合ですと、「mysite」の階層にデフォルトで入っている「Flask_app.py」がwebページを立ち上げるモジュールに固定されているようで、これを削除して別途app.pyなどの名前のモジュールを置いてもエラーになりました。

(Flask_app.pyを消しても同名のファイルを再度置けばOK)

 

こんなかんじですが、某シミュレーションツールとしてwebページ化したものを置くためにpythonanywhereを使ってみました。

 

 

いつか自分でAWSのEC2とかでサーバー立ち上げてみようとは思ってます。

 

以上です。

 

 

 

 

~億り人への階段~ 投資の話episode2

今回は投資に関する話の第2回を書きます。

いつまで経っても自己紹介してなくてすみません。(一生自己紹介しないパターン)

 

前回の記事で可能な限り自由の身になるために投資していることを書きました。

では、いくらぐらい資産を作ればよいのでしょうか。リタイア後も資産を減らさないよう投資を続けるとして1億円あれば4%で運用し続けるとして400万円、税金で20%ひかれた後の手取りが320万円。

これくらいあれば独り身で贅沢しなければまあ普通に暮らせるだろう。

 

では1億円作るには何年かかるのか計算してみようと思います。

 

ちなみに前回の記事ではまだ触れていませんでしたが投資3年目に入った現在、株(つみたてNISAの投信含む)が約400万とソーシャルレンディング約200万合わせて600万ほど運用に回しております。

ちなみに社会人4年目で並みの中小企業勤務なのでいくら独身実家暮らしのアドバンテージあるとはいえ、さすがに1000万の大台には達していないので少なくとも総資産の60%以上を投資にぶちこんでいる状態です。(世間一般の常識だと変人扱いされるかも)

 

それでは現在の運用額600万円を元本として、株の長期利回りは米国株インデックスで7%とか言われていますが、ソーシャルレンディングの分も入ってるし私自身超ビビりのチキンなのでかなり保守的に4.5%で計算してみます。

 

・まずここから一切入金しない場合

28歳(現在)・・・・・・600万

30歳・・・・・・・・・・655万

35歳(アラフォー入り)・816万

40歳・・・・・・・・・・1017万

45歳・・・・・・・・・・1268万

50歳・・・・・・・・・・1580万

55歳・・・・・・・・・・1969万

60歳(定年)・・・・・・2453万

 

・・・・・・・

全然足りないやんけ!!!!!!(# ゚Д゚)

 

まあ老後2000万円足りない問題とか昨今言われてますので少なくとも定年まで勤めあげればその間給料貰えますし退職金も出るので定年後に困窮することはなさそうです。

 

でもこれでは早期リタイアできないので、働いている間は入金必須であることは間違いないようです。

 

・では、毎年100万円投資に回し、50万円を現金という配分で入金していくとどうなるでしょう。(え?入金額多いって?物欲無いし、一生独身でしょうから実家追い出されても今後の昇給込みならいけるっしょ(何故かここだけ超楽観的))

 

28歳(現在)・・・・・・600万

30歳・・・・・・・・・・959万

35歳(アラフォー入り)・1968万

40歳・・・・・・・・・・3163万

45歳・・・・・・・・・・4592万

50歳・・・・・・・・・・6310万

55歳・・・・・・・・・・8390万

60歳(定年)・・・・・・1億920万

 

もっと細かくいうと59歳で1億373万になり、見事1億突破しました。

ん?

定年より1年早いだけやないかーい!(# ゚Д゚)

 

 まあでもこれは結構利回り低めに見積もった場合だしもう少し入金できる額増やせば案外いけるかもしれない?

 

グッ〇ラック

 

 

福原遥さんの初FCイベントに参加しました  ~福原遥さんの話episode1~

福原遥さん絡みになるとTwitterに連投しだすh05torです。

タイトルの通り福原遥さんの記念すべき第1回となるファンクラブイベントに参加しました。

 

本当であれば私が福原遥さんのファンになった経緯とかの自己紹介的な記事をepisode1にするべきなのですが、イベント前に書けなかったため、この記事が福原遥さんのカテゴリーのepisode1となりました。

 

ーーーーーーーーーーーーーーー以下本題です。ーーーーーーーーーーーーーーーーーー

 

久しぶりのイベント開催

さて、今回のイベントは新型コロナウイルスによる緊急事態宣言下のため開催が危ぶまれていましたが、5/12以降は観客数5000人以下、収容人数の50%以下であれば観客を入れてよいということになったためなんとか開催にこぎつけることができました。

もっとも去年開催予定だったファンイベント「福はる2020」が当初今年に延期になるも結局中止になってしまったので何としても実施したかったのだと思います。

 

それでも特に地方から来られる方は感染者の多い東京への移動はリスクが高いと感じられ参加を見送られた方も少なからずいたと思います。

 

とはいえ、実際に会場に足を運んでみると密ではないにしても席の4割程度(収容率50%が上限なので実質80%ぐらい)は埋まってたように見えましたので去年一度も生の遥ちゃんを見られなかった私を含めてファンの方々は何としても行きたかったと思います。

私自身、遥ちゃんに会うのは2019年11月の成蹊大学の学園祭トークショー以来1年6か月ぶりになりますのでこの機を逃すまいと多少のリスクは覚悟して足を運ぶことにしました。

会場

会場は読売会館7Fにある有楽町よみうりホールでした。有楽町駅の国際フォーラム口から出てすぐのところでしたので、googleマップ等は使わずにたどりつけました。

入場時の密を避けるために席によって入場時刻が分かれており、入場時刻の15分ぐらい前から下の階の階段の途中の椅子でスマホいじって待っていました。

(ちなみに1部終演と2部の入場開始までの時間が2時間ぐらいあったので近隣のカフェでPC開いて作業していました)

 時間になったところで入場列に並びました。コロナ情勢もあってまず検温という検問があるのですが、これは無事に突破しました。私は元々体温が高い方で平常時でも37.1度とか行くので引っかからないか不安なところがありましたw

続いてチケットと身分証の確認といったところです。ファンクラブのHPには会員証のチェックがあり、届いてない場合はスマホでファンクラブのマイページをスタッフに見せる的なこと書いてありましたが、そちらはありませんでした。

恐らくまだ会員証が誰にも発送されていないのだと思います。(結局イベントまでに届きませんでした)

 

座席

1階席と2階席に分かれており、1部は1階席のJ列で真ん中あたり、2部は2階席の右側でした。当たり席という程ではないですが、遥ちゃんの後ろにあるモニターにアップで遥ちゃんが映るようになっているのでこの位置でも遥ちゃんの笑顔は十分なほど堪能することができました。

 

内容

1部と2部で流れは同じですが、いくつかの違いもありました。

まず遥ちゃんの衣装が違っていたりします。(2年前の福はる2019も確かそうでした。)

まず、遥ちゃんが登場しトークショーから始まりました。

続いて遥ちゃんの22歳の誕生日だった去年8月28日にスタートしたyoutube福原遥とふくはらはるか」に関するトークでした。1部と2部で内容が異なり、2部の方でDIYで調理BOX作るときに「まいっか」って言ってたのがネタになってて面白かったです。

次が最近の出演作のトークで、絶賛放送中のゆるキャン△2は両部でやりました他、1部では「教場2」、2部では「ウチの娘は」に触れていました。

次が今後の出演作で「アイの歌声を聴かせて」「フラ・フラダンス」とアニメ映画2作に触れていました。

フラ・フラダンスの方の上映時期が延期になっていますがそろそろ上映開始になるといいですね。余談ですが主人公の夏凪さんはTwitterフォロー済みです。

次がファンクラブで募集していた「福原遥への質問コーナー」、「福原遥が応援するコーナー」でした。

何人かTwitterで聞いたことのある方のリクエストが採用されていました。採用された方はおめでとうございます!

ちなみに現場に来れなかった方のリクエストの場合はカメラに向けて応えておりましたので、後で動画が出た場合遥ちゃんに見つめてもって良い感じになるかもしれません。

次がプレゼントコーナーでした。当たった方は遥ちゃんのサイン付きの景品がもらえます。

1部はパーカー、2部はTシャツ(どちらもK-SHOPである商品)だったりと両部で違いがありました。

最後がミニライブでした。ミニライブですが4曲歌ってくれました。(未完成な光たちのリリイベよりボリューム多い?)

1曲目が「風に吹かれて」、2曲目が「透明クリア」は両部共通でした。透明クリアは去年の3月に予定されていたリリイベが中止になってしまい、風に吹かれてはリリイベ自体が無かったので今回のファンイベントによりリリースから1年かけてファンの目の前でお披露目となった形です。

ちなみに会員限定品のペンライトですが、↓のように白いのです。

penlight

 このペンライト買ってライト付けてみたら透明感ある白って感じだったので、もしかしたらリリイベできなかった透明クリアが見られるのかなと予想していたのですが、見事に的中しました。

以前発売されていた黄色のペンライトは私が本気で福原遥単推し!ってなる前にキュアカスタード役でプティパティサイエンス歌ってた時のイメージカラーなので、そういう連想になりました。

3曲目と4曲目は1部と2部で構成が異なり、1部はyoutubeの歌ってみたで歌ってたsecret base 君がくれたもの、蝉時雨、2部がCHERRY、secret base 君がくれたものでした。

CHERRY、secret base 君がくれたものはyoutubeで歌っていたので、あるかもと思っていたのですが蝉時雨は予想していませんでした。(アニメーションも用意されていました)

 

最後にお見送り会です。本来であれば参加者全員の握手会なのですが、コロナ下ということで接触はNGということで当初からお見送り会の方向でアナウンスされていました。

お見送り会ってどんなのかといいますと、遥ちゃんが舞台上にいて、私たち参加者がスタッフに誘導されながら場内から出る際に遥ちゃんの目の前を通過し、その際に遥ちゃんに見送ってもらう会です。

私は遥ちゃんの目の前通過するときに手を振り、その時にお互いに目を合わせることができたので、私が現場に行ったのをアピールできたと思っております。

 

 

総括

何はともあれ、無事にファンイベントを開催できたのも福原遥さんとスタッフの方々の多大な努力のおかげです。お疲れ様です。ありがとうございました。

 

 

そして最後に私からひとこと。

 

 

生で見る遥ちゃんってやっばり可愛いいいいい!!!