吹奏楽コンクールデータベース（自由曲：兼田敏／序曲） - Musica Bella
merge ( bypref, school_count, left_on = 'pref', right_on = 'pref'). sort_values ( by = 'zenkoku', ascending = False) #同じグラフにプロット ax = merge. bar ( x = 'pref', y = 'zenkoku', ylim = ( 0, 80), legend = False) ax2 = ax. twinx () merge. plot ( x = 'pref', y = 'sc_count', ax = ax2, ylim = ( 0, 450), color = "green", figsize = ( 17, 5), label = '高校数') 上位の都道府県は、全国出場回数と高校数がやや関係してそうにも見えますが、 思ったより相関はないみたい。 また、 兵庫県や神奈川県は、高校数の割には全国に行けていない のが気になります。支部大会に出る前の時点で絞られてしまうのでしょうか。枠を増やした方が良いようにも見えます。 演奏者たちの悩みどころとなる 自由曲 。30年間で演奏された全1585曲の自由曲のうち、全国大会に行った高校が多い曲を調べてみました。なお、対象は20回以上演奏されている曲に絞っています。 #自由曲で集計 byjiyu_sum = df. groupby ( 'jiyu')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. 吹奏楽 コンクール 自由 曲 データベース - Capeco Africa. sum () byjiyu_rate = byjiyu_sum. assign ( total = byjiyu_sum [ 'zenkoku'] + byjiyu_sum [ 'gold'] + byjiyu_sum [ 'silver'] + byjiyu_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byjiyu_sum [ 'zenkoku'] / ( byjiyu_sum [ 'zenkoku'] + byjiyu_sum [ 'gold'] + byjiyu_sum [ 'silver'] + byjiyu_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)) #20回以上の曲をソートして表示 byjiyu_rate.
吹奏楽コンクールデータベース検索 - Musica Bella
日本において吹奏楽は独自の進歩を遂げ、世界的に見てもとても高い水準の活動が行われています。 その活動に必要不可欠な楽譜を扱う出版社は国内だけでも40社近く数えられます。 編曲作品の場合、一つの作品に対して数多く編曲が各出版社に存在し、 自身のバンドに最適な編曲を探すことはなかなか手間なものです。 そこで、一度にまとめて確認できないものかと思い、このページを作成しました。 データベースというほどではありませんが、お役立ていただければと思います。 日本国内にある吹奏楽譜の取り扱いがある出版社・メーカーをまとめました。 その他、吹奏楽譜を出版している会社がございましたら、情報提供をお待ちしています。
HOME 吹奏楽コンクール レスピーギ ローマの松 自由曲: レスピーギ / ローマの松 レスピーギの作曲者情報を見る | ローマの松の作品情報を見る 大会別表示 編成別の集計 部門別/賞別の集計 部門 賞合計 金賞 銀賞 銅賞 他 小学校 0 0 0 0 0 中学 2 0 1 0 1 高校 11 2 4 3 2 大学 1 1 0 0 0 職場・一般 6 0 2 3 1 合計 20 3 7 6 4 主な編曲 編曲者による絞り込みを行います。 年度ごとの推移 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されている場合には、賞ごとに表示されます。 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されていない場合には、部門ごとに表示されます。 凡例 (グラフの右上に表示されている部門ごと/賞ごとの区分) をクリックすることで表示/非表示を切り替えることができます。 吹奏楽コンクールでの演奏記録
吹奏楽 コンクール 自由 曲 データベース - Capeco Africa
全日本吹奏楽コンクールのデータベースアプリです。 ※ver1.
HOME 吹奏楽コンクール プロコフィエフ イワン雷帝 自由曲: プロコフィエフ / イワン雷帝 プロコフィエフの作曲者情報を見る | イワン雷帝の作品情報を見る 大会別表示 編成別の集計 部門別/賞別の集計 部門 賞合計 金賞 銀賞 銅賞 他 小学校 0 0 0 0 0 中学 1 0 1 0 0 高校 1 1 0 0 0 大学 0 0 0 0 0 職場・一般 4 1 3 0 0 合計 6 2 4 0 0 主な編曲 編曲者による絞り込みを行います。 年度ごとの推移 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されている場合には、賞ごとに表示されます。 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されていない場合には、部門ごとに表示されます。 凡例 (グラフの右上に表示されている部門ごと/賞ごとの区分) をクリックすることで表示/非表示を切り替えることができます。 吹奏楽コンクールでの演奏記録
ホーム - 吹奏楽 楽譜 データベース
query ( 'total > 20'). sort_values ([ 'zenkoku_rate'], ascending = False)[: 20] 『交響詩《ドンファン》』、『アルプス交響曲』 などが上位に。全国出場回数という意味では、 『バレエ音楽《ダフニスとクロエ》第2組曲 より 夜明け、全員の踊り』や『楽劇《サロメ》 より 7つのヴェールの踊り』 なども多いですね。 もちろん、実力のある高校がよく演奏する曲は上位に来るので、どの高校にも当てはまるというわけではないですが、参考情報としては面白いと思います。 くじ引きで決まる 演奏順 。自分で決めることができないとはいえ、実データとして結果に影響するものなのか気になるところです。 早い順番だと不利という話はよく聞きますが、果たして本当なのでしょうか。 まずは十分なデータのある、出場校数が12の場合の結果を散布図で見てみます。横軸が演奏順、縦軸が全国出場率(%)です。 # 出場校が12の場合 byseq_sum = df. query ( 'count == 12'). groupby ( 'seq')[[ 'zenkoku', 'gold', 'silver', 'bronze']]. sum () #演奏順で集計(12校出場) byseq_rate = byseq_sum. 吹奏楽コンクールデータベース検索 - Musica Bella. assign ( total = byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'], zenkoku_rate = round (( byseq_sum [ 'zenkoku'] / ( byseq_sum [ 'zenkoku'] + byseq_sum [ 'gold'] + byseq_sum [ 'silver'] + byseq_sum [ 'bronze'])) * 100, 1)). reset_index () #散布図で表示 byseq_rate. scatter ( x = 'seq', y = 'zenkoku_rate') 確かに、 演奏順が早い方(左側)が全国出場率が低く、遅い方(右側)は高く見えますね。 では、同様に出場校数が21の場合の結果を見てみます。 こちらも演奏順が後半なるにつれて、全国出場率が高くなっているように見えます。では最後に、 演奏順を出場校数で割った値で全データ をプロットしてみます。(演奏順を0~1の値に変換したものを横軸にしたもの) #順番/出場校数の列で集計 tmp = df.
HOME 吹奏楽コンクール グレアム ハリソンの夢 自由曲: グレアム / ハリソンの夢 グレアムの作曲者情報を見る | ハリソンの夢の作品情報を見る 大会別表示 編成別の集計 部門別/賞別の集計 部門 賞合計 金賞 銀賞 銅賞 他 小学校 0 0 0 0 0 中学 7 2 3 2 0 高校 1 1 0 0 0 大学 2 1 1 0 0 職場・一般 1 1 0 0 0 合計 11 5 4 2 0 年度ごとの推移 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されている場合には、賞ごとに表示されます。 「部門別/賞別の集計」欄で部門が選択されていない場合には、部門ごとに表示されます。 凡例 (グラフの右上に表示されている部門ごと/賞ごとの区分) をクリックすることで表示/非表示を切り替えることができます。 吹奏楽コンクールでの演奏記録