東京の銭湯
東京で温泉・銭湯に２ついただきました
押上温泉 大黒湯
立地：☆☆☆☆
温泉：☆☆
サウナ：別料金
水風呂：一人しか入れない
整いスペース：？
冷水機：☆☆
値段：☆☆☆☆☆
昔ながらの昭和の温泉という感じ。雰囲気もよく地元の方たちがソロで参戦してそう
立地は浅草寺からもスカイツリーからも近くすごい。こんなところに温泉があるんだと、驚愕でしたね。
お値段なんと５００円、タオルもセットレンタルで１００円と驚き。東京って意外と安いのかと思ってしまう。このご時世やし。とりあえずシャワー浴びたい一心でたどり着いたけど、コスパ最強では。
湯船は３個位で、パンパンなら５人入れる露天風呂、と２人くらいの薬風呂、と炭酸泉。全体的に小さいが値段考えるとむしろ良いまである。
書いてる途中で知ったが、炭酸泉がある方と大露天が男女日替わりしてるらしい。
５００円でそこまでやりますかね、しかしまぁ。
ガーデンサウナ蒲田
立地：☆☆☆☆
温泉：☆☆☆
サウナ：☆☆☆☆
水風呂：ぬるめと普通め(25℃と17℃って感じ)
整いスペース：☆☆☆☆☆
冷水機：☆☆
値段：☆☆
蒲田でお昼に一通り食べたりしたあと、お風呂はいるかってことで近くのサウナへ。ビルの中に入っていて、東京感満載。
お値段は、タオルセット付き3h1800円。まぁ東京の駅近だとこんなもんでしょうと思った。
湯船はちんちん。おそらく42℃くらい。ちょっと熱かった。
そして、サウナ。サウナは2つあったが今回は諸事情によりドライサウナのみ。温度は一般的という感じ。温度計は90℃。いつも通りの感じで発汗。そこで、目の前を見ると15分おきのセルフロウリュ。サウナハットを被った行きつけのおじさんがやってくれた。1800円ということもあり、設備もきれいで、お客も民度が高かった。
そして、最後に整い。ビルの中ということで外気浴ではないのではないか、それか東京の銭湯である狭いベランダパターン化と思いつつ整いスペースへ。外とは繋がってない。風は？なんと、業務用扇風機が。両手を広げてもカバーできないくらいの大きさが2台。そのまえで、座って整い開始。まじで、くらくらした。風がすごいので整いペースが早かったです。背もたれもなくぶっ飛びそうだったので、寝転び椅子へ。疲れてたこともあり、かなり整いました。
袋井温泉
4/29に袋井温泉に行ってきました
袋井温泉 和の湯
温泉：☆☆☆☆
サウナ：☆☆
水風呂：☆☆☆
整いスペース：☆☆☆
冷水機：☆☆☆☆☆
住んでいるところから割と近いけど、あまり知らなかった。
温泉でした。地下1500mから汲んでるぬるぬるの硫黄系、別府温泉再現湯があってけどあつすぎてすぐ断念
サウナはあまり広くはなく、マットのない珍しいタイプ。一人一枚タオルを持って敷いて座るスタイル。温度は普通という感じ
水風呂は天然水を使用しているらしく、締まる感じで良いです。温度が少しぬるいかもしれないけれど、冷たいのを求めていない人にはかなり最高だとおもわれ
整いスペースは木で高床式。高床式は気持ちいい
冷水機が地下水を使用しているらしく気持ちいい
少しレトロな感じもあって、地元民に愛されている良い温泉でした。
またいきたい。
なんか、ふぐの養殖を行っているらしく、食堂でふぐ料理などを食べられるそうで次回は気になる。海近くにないけど。
旅2
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BBQ、釣り、カラオケ
近くに野天風呂￥500
コンビニ歩いていける
熱海駅1h
28k/４
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熱海駅から55min
BBQ付き、￥9900
旅計画
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三島駅から25min
南海薬草館
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温泉も考えるとこっちのほうがいいかもー
七輪焼肉もあるみたいなのでBBQ気分も
高原ビールまでは車で11min
〓館内設備のご案内〓
・無料Wi-Fi
・七輪焼肉 放課後ホルモン倶楽部（夜のみ）
・食事処 南海（昼＆夜）
■周辺情報■
・コンビニまで徒歩3分
・御殿場プレミアムアウトレットへ車で約10分
・富士サファリパークへ車で約30分
・スノータウンイエティへ車で約30分
・駒門工業団地へ車で約5分
伊豆
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￥2k/人、安い、BBQとわんちゃん釣りコース
熱海駅から1h30m
さすがに温泉だらけ
やどは静かにしてくださいとのこと
▼以下を必ず守れる方▼▼▼
・部屋で騒がない（泥酔しない）
・営業時間内のチェックイン
・客室火気厳禁。
・チェックアウト10時厳守です。
先日も泥酔者が話が通じずトラブルになりました。
上記守れない方は【絶対に】予約をしないでください。
◆室内BBQについて◆
通常営業16時ー23時（22時最終受付）です
休業時あり
利用料１時間席代１人500円。(未就学児無料)
・カセットコンロ、食器、キッチンの利用無料
・食材、飲み物、調味料持込の時間制
来館時の席予約となります。
ホームホワイトニング
ホワイトニング始めました。
歯が黄ばんできていたので、特に歯の根本がきてまして、鏡を見るとキモって。
ホワイトニングしてイケメンになろう、ということ
→→→→→
黄色くなる原理
歯はなぜ黄色くなってしまうのかと、外的要因と内的要因があります。
外的要因
いわゆるステインやね。色が着きやすい食べ物・飲み物やタバコです。コーヒー、お茶、ワイン、カレーが唾液と反応してステインが着色します。これはクリーニングできれいになります。
内的要因
歯の構造の損失。歯の表面は白いエナメル質覆われてるが加齢とともに削れて、黄色い象牙質がでてきて相対的に黄色くなってきます。これらを解決するのがホワイトニングやね。
ここでホームホワイトニングについて。
お家でやるホワイトニングやね。
歯医者に通う必要ないし、少し時間がかかるけど歯医者より白く長持ちするらしいのねん。一回やめて黄色くなってきたなってタイミングでもやりやすいのが良いね。
道具はジェルとマウスピースのみ
マウスピース上下で2万円とジェル3ヶ月分で合わせて￥33000
追加のジェルは1本￥1000。通ってる歯医者はかなり良心的。ネットとかだとジェルは￥3000/1本ぽい
マウスピースに過酸化水素10%のジェルをチューってしてはめるだけ。
メカニズム(色素)
エナメル質にステインが入り込んで黄色くなってます。これを過酸化水素・過酸化尿素のジェルを浸透させて、分解します。 これで白くなります。
→→
象牙質の目立ちは、歯の表面はきれいな四角錘の柱のような構造になっています。なので光を透過しやすく象牙質の黄ばみが見えやすくなります。ホワイトニングジェルはこの先端を丸めることで、光を乱反射させて中の象牙質を見えにくくします。
このように2つの要因に作用して歯を白くしていきます。
とりあえず一週間行いましたが、明らかな黄ばみはなくなりました。目に見えてきれいになっているのがわかります。
しかし、注意点としては消毒液としても使われる過酸化水素を浸透させているので施工時間などによっては知覚過敏になるのでそこは気をつけたいですね。ちなみに、寝るときにつけると時間が長いのでなります。なりました。
プログラム奮闘記#4
作ってたプログラムが割りと思い通りの物ができたので、まとめ。
細かいところは修正していく。
まず、要求
フォルダ内の実験データ(txt)ファイルを一括でcsvに変換して、そこからグラフを作る。
グラフは一枚のデータで縦に並べられると素晴らしい。
データは って感じのtxtデータ。これが一回の実験で10個近くでてくる。
;Bundle = 1
;IncidentMonochro = 使用する
|||
;Attachment = 薄膜試料台
;SlitName2 = 散乱ｽﾘｯﾄ 開放
;SlitName3 = 受光ｽﾘｯﾄ 開放
20.0000 18
20.0200 7
|||
79.9800 7
80.0000 9
設計
まず、先頭から数行スキップして、したの生データを読み込む。
次に、それをスペース区切りcsvファイルへと変換。これをフォルダ内で全てのtxtに適用。
次に、変換したcsvからグラフを作る。
全てを並べて表示させたいので、
[1] csvを一つずつ読み取って、グラフを作り、並べていく
[2] x軸は同じなのでcsvを一つにまとめて、列ごとにグラフにして、並べていく
この2つが思い浮かんだ。フィーリング的には[2]のほうができそう。
これを目標に実装していく。
まずは、モジュール？呼び方よくわからないインストール。わかりやすいように最初に使ったものを記載する。
import pandas as pd #python必須何でも屋さん
import glob #フォルダ内のファイルを順番に見るやつ用
import matplotlib.pyplot as plt #グラフの何でも屋さん
import numpy #今回使わなかったけど何でも屋さん②
フォルダ内のtxt → csvする機能
file_list = glob.glob('*.txt')
for file in file_list:
converttocsv(file)
def converttocsv(file):
inputfile = file
outputfile = inputfile.replace('.txt', 'data.csv')
df_data = pd.read_csv(inputfile , skiprows = 36, sep =' ', header = None, names = ['x','y'], index_col = None, encoding='cp932')
df_data.to_csv(outputfile, index=False)
glob関数を使うことでフォルダ内の指定したファイルを全部見てくれる。
それをfile_listにいれて、for file in file_list:で順番に作業。
for ~ in ~~はpythonすげぇーって思った。この辺の考え方になじんでかないとイライラしそう。
pd.read_csv()でcsvファイルを読んでくれる。.txtにすればtxtも行けるらしい。
んで、df.to_csv()でcsvに書き込みと。これをfor文で回して、一括変換完了。
ここまでは、さすがにプログラミング知識リセットされててもすんなり。
調べれればなんとかなった。
次に、csvを一つにまとめる作業。
csv_list = glob.glob('*data.csv')
all = pd.DataFrame()
for csvfile in csv_list:
csvdata = pd.read_csv(csvfile, encoding='cp932', index_col=['x'])
datalist = pd.DataFrame(data = csvdata['y'])
all = pd.concat([all, datalist], ignore_index=False, axis = 1)
all = all.rename(columns={'y': csvfile})
all.to_csv('aaaa.csv')
csvを読み込んで、列指定してつなげてけばいいじゃろ。という考え。考え方はあっていたが実装がてこずった。
DataFrameとかよくわかんね。
とりあえず、配列的な？ 空のデータフレームを作ってそこに列を入れていく方式で実装できた。
この中の型の指定なのか、なんなのかよくわからんエラーで悩まされた。
んで、matplotlibでプロット
def parare():
data = pd.read_csv('aaaa.csv', index_col=['x'], encoding = 'cp932')
print(data)
fig = plt.figure(figsize = (10,10), facecolor = 'white')
i= 1
colorlist = ['red', 'blue', 'gold', 'black', 'green', 'white']
cmap = plt.get_cmap("tab10")
for col in data.columns:
plt.subplot(len(data.columns),1,i)
plt.plot( data.index, data[col], label = col, color = cmap(i-1))
print(col)
i = i + 1
plt.grid(linestyle='dotted', linewidth=1, which = 'both')
plt.legend()
plt.show()
plt調べればなんとか、結局、型・変数・関数の中身の記述ができればなんとかなりました。
なんか、VScodeで動かなくて、他のPCで動いたりとかわけわかめ。VScodeのターミナルのディレクトリ合わせたら治ったけど、そういうもんなん？
