モデルナのワクチン 2回目接種後に4人に3人が発熱 厚労省 | NHKニュース
モデルナの新型コロナウイルスのワクチンについて、2回目の接種後は1回目より発熱や頭痛などの症状が多く見られたことが分かりました。4人に3人が発熱していたということで、国の研究班は症状がおさまるまで安静にしてほしいと呼びかけています。 厚生労働省の研究班は、モデルナのワクチンの接種を受けた自衛隊員のうち、1回目の接種を受けたおよそ5200人と、2回目を受けたおよそ1000人について、接種後の症状を調査しました。 その結果、37度5分以上の「発熱」が見られた人の割合は、 ▽1回目の接種の翌日が4.7％、翌々日が2.2％だったのに対し、 ▽2回目の翌日は75.7％、翌々日は22.3％でした。 また、「けん怠感」は ▽1回目の接種の翌日が20.9％、翌々日が14.1％だったのに対し、 ▽2回目の翌日は84.7％で翌々日が47.6％。 「頭痛」は ▽1回目の接種の翌日が11.7％、翌々日が8.5％で
PIPのみ ワードクラウド 日本語 Python Jupiter でシルエットの形につくってみる。単語の頻度を可視化する。｜トラ
PIPのみ ワードクラウド 日本語 Python Jupiter でシルエットの形につくってみる。単語の頻度を可視化する。 目標：日本語のワードクラウドをPython で作成する （解りやすい資料として記録する） ＜手順＞ １、参考にさせて頂くサイトのコードをそのまま動かす ２、テキストを日本語の内容に入れ替える ３、必要な素材をそろえ、エラーを解決する ４、画像・テキストを変えてオリジナルのワードクラウドをつくる #参考にさせて頂いた主なHP # https://github.com/amueller/word_cloud/blob/master/examples/masked.py # https://note.nkmk.me/python-janome-tutorial/ # https://quest.signate.jp/quests/10031 「データ前処理道場」 １、参考に
ワード・クラウドとワード・バブル（Word Clouds & Word Bubbles） | Visualizing.JP
どんなチャート？ ある文章に含まれる単語の重み付け（たいていは頻出度合い）をフォントサイズで表現します。起源は、1990年代後半にウェブサイトで一般的に使用されていたタグクラウドにあります。 問題 その単語の元々持っている文字数による長さによる視覚的な影響を、重み付けが影響を受けてしまうことです。たとえ同じ重み付けであっても、元々の単語の文字数によって視覚的なインパクトは異なってしまいます。 この問題は、単語を円の中に配置し、円の面積で重み付けを表現すれば解決することが可能です。これらはWord Bubblesと呼ばれます。 ストップワード 通常、”です” や “しかし” などの非常に一般的でありながら、単語だけではあまり意味がない単語はあらかじめ取り除いておきます。こういった単語は総称して「ストップワード」と呼ばれます。 辞書 また英語のように分かち書きではない日本語は、一旦文章を単語ご
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