セントラルから行く場合、Montgomery駅のMuni地下鉄で、その名もSF Zoo駅まで一直線で行ける。往復$5。時間は片道50分ほど。入場料は、大人$20と日本の動物園と比べるとちょっと高め。 SF Zooは檻をあまり設けず、広いスペースに放し飼いをしていくスタイル。お客との間に鉄格子やガラスがなく、堀や川で隔てられてるブースが多い。つまり写真が撮りやすい！ レミューは高い気のある広場に、複数種15匹ぐらいがまとめて放牧されている。撮影スポットは木で組まれた高台（見下ろし）と、人口の川を挟んで地上からの2箇所。フルサイズ換算で200なら風景として、400〜600なら主題として取れる感じ。 クマ。クマはグリズリーとベア、両方いた。グリさんはガラス越し環境で、水辺あり。ベアは堀を隔ててガラス無しで撮れる。残念ながらグリさんは、寝ていて撮れなかったので、オークランド動物園のグリズリーさんで

件のドンキのＷｉＦｉカメラが発表されたとき、どうもいろんなメーカから同じ形のカメラが出てるじゃないか、というのが話題になっていました。 例えば、 https://www.alibaba.com/product-detail/P2P-Wifi-IP-Camera-YCC365-1080p_60761808715.html これとか。 ドンキのカメラを外から利用するためのアプリ"YCC365"というアプリを使うことから、中身が似ているか、同じメーカが作っているOEMなのではないかという推測がされていました。 しかし、ドンキの言い分としては「プライベートブランド」であり(OEMであるということには反しない)、箱には「DESIGNED IN JAPAN」と書いてあります。 DESIGNED　とはなんなのか。 もし、それが、「この製品は我々がデザイン（設計）しました」ということであれば、ほかの製品は

こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分