汁なし担々麺 レシピ プロ – 東京都知事選挙 結果
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されていることです。このレシピをアレンジを加えた汁なし担担麺のお店を出される店もあるそうで、広島の汁なし担担麺普及に貢献されているお店なんです。 ただ、私、取り寄せして食べたことはあるのですが、実際この店で食べたことがありません。今年の広島旅行(予定)では是非行きたいと思います。 2018年5月追記 念願のくにまつ へ 初訪問 しました!
お家時間で作りたい【汁なし担々麺】のレシピを伝授!プロが認めた本格的な味とは | Jouer[ジュエ]
汁なし担担麺
ピリ辛のひき肉だれで食べる人気の麺をおうちで。麺にごまだれをからめて、こくのある味わいにアレンジしました。
料理:
撮影:
原ヒデトシ
材料 (2人分)
中華生麺 2玉
合いびき肉 150g
にんにくのみじん切り 1かけ分
しょうがのみじん切り 1かけ分
ねぎ(白い部分) 10cm
豆板醤 小さじ1
卵黄 2個分
青ねぎ(なければ万能ねぎ) 10本
A
酒 大さじ2
砂糖、しょうゆ、みそ 各小さじ2
B
白練りごま 大さじ3
白すりごま 大さじ1
しょうゆ 大さじ2
ラー油 大さじ1
酢 大さじ1/2
サラダ油 好みでラー油
熱量 878kcal(1人分)
塩分 5. お家時間で作りたい【汁なし担々麺】のレシピを伝授!プロが認めた本格的な味とは | jouer[ジュエ]. 3g(1人分)
作り方
ねぎはみじん切りにする。青ねぎは小口切りにする。小さいボールにAの材料を合わせる。大きめのボールにBの材料を入れ、よく混ぜ合わせる。
フライパンにサラダ油少々を中火で熱し、ひき肉を入れて、焼きつけるようにこんがりと炒める。色が変わって脂が出てきたら、にんにく、しょうが、豆板醤を順に加え、油が赤く色づくまで炒める。Aを加え、汁けがなくなるまで炒め、ねぎのみじん切りを入れてさっと炒める。
中華麺をたっぷりの湯で袋の表示どおりにゆでる。ざるに上げ、流水でよく洗って水けをきる。Bのボールに入れてからめ、器に盛る。【2】を中央にかけ、青ねぎを散らし、卵黄をのせる。好みでラー油適宜をたらし、よく混ぜていただく。
レシピ掲載日:
2012. 7. 3
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注目のレシピ
28 57 久我山会館 3, 400 4, 052 7, 452 2, 011 2, 531 4, 542 59. 15 62. 46 60. 95 58 高井戸小学校 3, 049 4, 205 7, 254 1, 778 2, 357 4, 135 58. 31 56. 05 57. 00 59 高井戸保健センター 4, 600 5, 505 10, 105 2, 677 3, 342 6, 019 60. 71 59. 56 60 高井戸東小学校 4, 557 5, 163 9, 720 2, 512 2, 918 5, 430 55. 12 56. 52 55. 86 61 富士見丘小学校 1, 945 2, 199 4, 144 1, 137 1, 303 2, 440 58. 46 59. 25 62 久我山小学校 2, 432 2, 991 5, 423 1, 519 1, 880 3, 399 62. 86 62. 68 63 泉南中学校 1, 837 2, 256 4, 093 959 1, 247 2, 206 52. 20 55. 27 53. 90 64 上高井戸区民集会所 2, 084 2, 609 4, 693 1, 054 1, 382 2, 436 50. 58 52. 97 51. 91 65 四宮森児童館 2, 542 2, 663 5, 205 1, 312 1, 471 2, 783 51. 東京都知事選挙(2020)の選挙結果でデータ分析 - Qiita. 61 55. 24 53. 47 66 プロムナード荻窪 2, 579 3, 019 5, 598 1, 559 1, 878 3, 437 62. 21 61. 40 67 グランドメゾン杉並シーズン 680 729 1. 409 516 557 1. 073 75. 88 76. 41 76. 15 期日前投票 期日前投票者数 34, 496人 46, 000人 80, 496人 東京都全体 5, 506, 181人 2, 941, 870人 53, 43% 5, 784, 048人 3, 268, 070人 56, 50% 11, 290, 229人 6, 209, 940人 55, 00% 東京都知事選挙(杉並区開票区) 届出番号 候補者氏名 得票数 山本 太郎 33, 096票 小池 ゆりこ 143, 992票 七海 ひろこ 843票 宇都宮 けんじ 48, 350票 桜井 誠 8, 090票 込山 洋 497票 小野 たいすけ 32, 078票 竹本 秀之 208票 西本 誠 473票 関口 安弘 150票 押越 清悦 117票 服部 修 211票 立花 孝志 1, 782票 さいとう 健一郎 149票 ごとう てるき 1, 026票 沢 しおん 1, 203票 市川 ヒロシ 石井 均 146票 長澤 育弘 108票 牛尾 和恵 111票 平塚 正幸 377票 ないとう ひさお 215票 合計 273, 433票 【参考】 前回(平成28年7月31日執行)の東京都知事選挙(杉並区)の投票結果 東京都知事選挙(杉並区) 224, 171人 133, 432人 59.
東京都知事選挙(令和2年7月5日執行) | あきる野市
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. 東京都知事選2020 候補者・結果 : 東京都知事選2020 : 地方選 : 選挙・世論調査(選挙) : 読売新聞オンライン. 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。
東京都知事選挙(2020)の選挙結果でデータ分析 - Qiita
東京都知事選挙速報 当日有権者数 男 女 計 前回 33, 435 33, 861 67, 296 今回 33, 279 33, 776 67, 055 比較 ▲156 ▲85 ▲241 投票速報 投票者数 投票率 正午 6, 040 5, 540 11, 580 18. 06 16. 36 17. 21 4, 930 4, 670 9, 600 14. 81 13. 83 14. 32 ▲1, 110 ▲870 ▲1, 980 ▲3. 25 ▲2. 53 ▲2. 89 午後3時 8, 480 7, 950 16, 430 25. 36 23. 48 24. 41 7, 240 7, 050 14, 290 21. 76 20. 87 21. 31 ▲1, 240 ▲900 ▲2, 140 ▲3. 60 ▲2. 61 ▲3. 10 午後6時 11, 040 10, 660 21, 700 33. 02 31. 48 32. 25 9, 220 9, 190 18, 410 27. 71 27. 21 27. 46 ▲1, 820 ▲1, 470 ▲3, 290 ▲5. 31 ▲4. 27 ▲4. 79 午後8時 (最終) 19, 372 20, 261 39, 633 57. 94 59. 84 58. 89 17, 415 18, 372 35, 787 52. 33 54. 39 53. 37 ▲1, 957 ▲1, 889 ▲3, 846 ▲5. 61 ▲5. 45 ▲5. 東京都知事選挙(令和2年7月5日執行) | あきる野市. 52 開票速報 午後9時から開票作業を開始します。開票速報は、集計でき次第お知らせします。 開票速報(午後10時34分確定) 開票率:100% 届出番号 候補者氏名 党派名 新現前元の別 得票数 1 山本 太郎 れいわ新選組 3, 284 2 小池 ゆりこ 無所属 24, 819 3 七海 ひろこ 幸福実現党 92 4 宇都宮 けんじ 3, 913 5 桜井 誠 日本第一党 823 6 込山 洋 35. 614 ※ 7 小野 たいすけ 1, 831 8 竹本 秀之 9 西本 誠 スーパークレイジー君 60 10 関口 安弘 11 押越 清悦 12 服部 修 ホリエモン新党 16 13 立花 孝志 173 14 さいとう 健一郎 15 ごとう てるき (略称)トランスヒューマニスト党 84 沢 しおん 75 17 市川 ヒロシ 庶民と動物の会 22.
東京都知事選2020 候補者・結果 : 東京都知事選2020 : 地方選 : 選挙・世論調査(選挙) : 読売新聞オンライン
東京都知事選挙が行われましたね。 結果はともかく、開票結果を見ていたらデータ好きの血が疼いてしまい、勢いで簡単なデータ分析をしてしまいました! ネット上のデータ取得からpandasでの処理、簡単なデータ解析までの流れのまとめにもなっているかと思います。 ※以下は単純に個人の興味の範囲で、データ分析の練習として行ったことですので、政治的な意図や作為は全くありません。 また、使用したデータと分析結果の正確性・有意性についても保証しません。 0. 分析の概要 検証したい仮説 => 「選挙結果は学歴と相関があるのか?」 かなりあけすけな感じですみません、、 (親の年収と子供の学力の相関の調査などが以前話題になっていたのを思い出しますね。) 使ったデータ 市区町村別開票結果 *朝日新聞 (csv形式のデータが見当たらなかったので上位5候補者分だけをExcelに手入力しました。 正直言ってこれが一番時間がかかりました・・ ) 市区町村別大学卒業者の人数 (2010年の国勢調査より。2015年の国勢調査ではこのデータが入手できなかったので、古いですがこれを使います) 市区町村別人口 (本当は有権者人口が理想ですが、簡単のためこちらを使います。2020年のデータです) 分析の流れ 以下の流れで処理しました。 データをpandasで読み込み、一つのDataFrameにまとめる 市区町村別に大学卒業者の割合・人口に対する得票率を求める 得票率のデータから k-means法 でクラスタリング 大学卒業割合を説明変数として各候補者の得票率を予測する 線形回帰モデル を作成 可視化 それでは、順番にみていこうと思います〜 なお、以下の処理はすべてGoogleColabNotebook上で行っています。 1. データの読み込み 票数データ import pandas as pd import numpy as np import as plt #票数データ(自作) path = "~~~/" #Drive内のパス名 df = pd. read_excel ( path) こんな感じですね。 確認はしましたが自作なので票数のミスがあってもご勘弁を・・・ (※ちなみに、選挙の開票データは前回のものならオープンデータ化されていたので、しばらくすれば今回の結果も簡単に入手できるようになるかと思います。) 最終学歴データ(2010) edu = pd.
52% 248, 066人 154, 012人 62. 09% 472, 237人 287, 444人 60, 87% このページに関する お問い合わせ 選挙管理委員会事務局 〒166-8570 東京都杉並区阿佐谷南1丁目15番1号 電話:03-3312-2111(代表) ファクス:03-5307-0694
read_csv ( path, encoding = 'cp932') #encodingは日本語入力対応用 #カラム名の行以下を抽出 edu. columns = edu. iloc [ 7] edu = edu [ 8:] #市区町村の合計部分のみ取り出し edu = edu [ edu [ "町丁字コード"]. isnull ()] #indexのリセット edu. reset_index ( inplace = True) #卒業者人数(就学者でない人口)・大学卒業者人数(大学院含む)を結合 df2 = pd. concat ([ df, edu [ "卒業者"], edu [ "大学・大学院 2)"]], axis = 1) #男女別のカラム名も同じだったので重複したカラムを削除 #=>男女合計の数字のみをdf2に残す df2 = df2. loc [:, ~ df2. columns. duplicated ()] ちなみに、東京都の市区町村の並びはどんな資料でも統一されているので結合は何も気にせずaxis=1でしてあげれば大丈夫です。 人口データ(2020) path = " population = pd. read_csv ( path, encoding = 'cp932') #市区町村ごとの人口を抽出 population = population [ 8:][ "Unnamed: 4"]. reset_index () #結合 df3 = pd. concat ([ df2, population], axis = 1) データの微調整 #カラム名の変更 df3. rename ( columns = { "Unnamed: 0": "自治体", '卒業者': 'graduates', '大学・大学院 2)': 'university graduation', "Unnamed: 4": "population"}, inplace = True) #不要なindex列の消去 df3. drop ( "index", axis = 1, inplace = True) #何故かstr型だったのでint型に変換 df3 [ "population"] = df3 [ "population"]. astype ( int) df3 [ "graduates"] = df3 [ "graduates"].