python3でnanが入ってるデータを取り使う場合

生データにnanが入ってるってことはそれなりによくある。

nan入っててもそのまま処理してくれたり、nan_policyとかを手動でセットすればオーケって場合は楽なんだけど、そうでない場合もあって結構めんどくさいことも。

それでどうするかっていうと、まあ状況によってnanを0にしたり、infにしたり、周りの値の平均値にしたり、含む行を削除しちゃったり、などなど。

numpyのndarrayにnanがいる場合

データは2列複数行のndarray。

isnan()でnanの場所を探して書き換える。

data[i][np.isnan(data[i])]=0
data[i][np.isnan(data[i])]=np.inf

など。

同じくisnan()で探して含む行を削除する

こうやってanyを使って抽出するってのが一番シンプル? 文字数も少ないし。

data[i]=data[i][~np.isnan(data[i]).any(axis=1)]

deleteを使って書くならこんな感じかな? データによって少し変える必要があるかもしれないが。私のは2列目にnanが入ってるのでこう書いた。

 data[i] = np.delete(data[i],np.where(np.isnan(data[i][:,1])),axis=0)

今の所はこのくらい。

pandasとか他の形式で扱うことがあったら追記する。

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1. pythonのまとめ

D

python3を使ってx軸が角度の2列xyデータで、角度をずらして取り扱う

ちょっと、いやかなりタイトルが微妙。

やりたかったことは、xyデータのx軸が0−360度のデータなんだけど、元々のデータセットだとピークが見にくいので90度ずらしたいというだけ。つまりは下図。わかりやすい日本語タイトルが思いつく人間になりたい。

プロット

データ。

1 100
2 200
3 400
4 1000
… …
360 80

てな感じの360行。

スクリプト。

filenames = tkfd.askopenfilenames(filetypes= [("all files","*"),('text','*.txt'),('text','*.dat')], initialdir='./DATA')
for i in range(len(filenames)):
  data[i] =np.loadtxt(filenames[i],comments='#',skiprows=1)
  basename[i] = os.path.basename(filenames[i]+str(i)+'.txt')
#データの並び替え。ここでは90度ずらしてるけど何度でもいい。角度を変えたらあとのfor文の長さも修正する。
  data[i][:,:]=np.vstack((data[i][90:360,:],data[i][0:90,:]))
#X軸の修正。ベターな書き方ありそう。
  for j in range(90):
    data[i][269+j,0] = 360+j
  plt.plot(data[i][:,0],data[i][:,1],'x',ms=10)
  plt.savefig('./FIGURE/HERMANS/'+'Dataprocess'+str(i)+'.png',bbox_inches='tight')

という感じ。

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1. pythonのまとめ

D

python3のmatplotlibで散布図作製

plotでプロットするだけ。特に注意事項もないので、スクリプトだけ。

#描画設定
plt.rcParams['font.family']='Arial'
plt.rcParams['font.size']= 14
plt.rcParams['axes.linewidth']=2.5
plt.rcParams['xtick.major.width']=2.5
plt.rcParams['xtick.labelsize']=14
plt.rcParams['ytick.major.width']=2.5
plt.rcParams['ytick.labelsize']=14
plt.rcParams['figure.figsize']=(4,4)
#x、y軸の値。今回は文字列に対してプロット
Title = ['x1','x2','x3','x4','x5','x6']
y1 = np.array([-0.31,0.63,0.80,0.38,-0.72,-0.69])
y2 = np.array([0.87,0.51,0.38,0.54,0.83,0.11])
y3 = np.array([0.10,0.18,-0.19,0.15,-0.16,-0.14])
#今回はsubplotで
fig, ax1 = plt.subplots()
#plotでプロット
ax1.set_ylabel('explanation of y-axis',fontname='Arial')
ax1.plot(Title,y1,marker='v',ms=11,color='orange',fillstyle='none',linestyle = 'None')
ax1.plot(Title,y2,marker='D',ms=9,color='g',fillstyle='none',linestyle = 'None')
ax1.plot(Title,y3,marker='x',ms=9,color='m',linestyle = 'None')
#軸などの微調整
ax1.tick_params(axis ='x', which ='both', top='off',bottom='off', pad=10)
plt.xticks(rotation =70)
plt.yticks([-1.0,-0.5,0,0.5,1.0])
plt.ylim(-1,1)
fig.tight_layout()
fig.savefig('FIGURE/test.png')
plt.savefig('FIGURE/'+'orig.png', bbox_inches='tight')
plt.show()
plt.clf()

という感じで、プロットはこんな感じ。

散布図

おしまい。

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1. pythonのまとめ

D

python3を使って二つの複数列テキストデータを一つにまとめる

DATA1

x y z
0 100 0.5
1 158 0.3
2 204 0.6
3 255 0.4

DATA2

x y z
1.5 178 0.1
2.5 222 0.0
3.5 301 0.1
4.0 347 0.7

こんな感じの複数列データの二つのファイルをx軸に合わせて一つのファイルに合成(マージ)って、一部界隈ではやる必要があることがある。普通はx軸がこんなシンプルじゃないし、各データの信頼性やらデータポイントの数なんかを考慮しながら混ぜる必要があったりするんだけど、今回の投稿はただ単純にくっつけるだけのもの。

importはtkinter, numpyそれからmatplotlibくらい。

tkinterで2列テキストデータをnumpyのarrayに読み込み

argvでもいいし、なんだっていいけど私はtkinterを使ってる。一応ここでは二つのデータファイルだけ読み込んで混ぜる設定。たくさん一気に混ぜたいなら、全部読み込んで混ぜるデータを間違えないように気をつけて書けばいいだけ。

tk = Tk()
tk.withdraw()
print ('select a data files')
filenames = tkfd.askopenfilenames(filetypes= [('text','*.dat'),('all','*.*')], initialdir='./DATA')
tkms.showinfo('file paths are',filenames)
tk.destroy()
data = [0]*len(filenames)
Y_RAW = [0]*len(filenames)
for i in range(len(filenames)):
  data[i] = np.loadtxt(filenames[i],comments = '*',encoding='Shift-JIS',skiprows=36)

内部リンク: pythonのtkinterを使ってユーザー入力を取得する方法

concatenateでテキストデータの重ね合わせ

numpyのconcatenateを使って各列のデータをくっつける。スケールをつける必要があるなら、どっちかのデータを単純にかけるなり、合成範囲での強度平均で割ったりすればいい。端にエラーデータを含む場合なんかは、data[1][3:-3,1]なんて感じで削る。

Mergey = np.concatenate((data[0][:,1],data[1][:,1]),axis=0)
Mergex = np.concatenate((data[0][:,0],data[1][:,0]),axis=0)
Mergez = np.concatenate((data[0][:,2],data[1][:,2]),axis=0)

swapaxesを使って元のデータ形式に戻す。こんなことしないでも直接混ぜれるかもしれないけど、書いてた時には他の方法だとうまくいかなかったんだよね。

Merge = np.swapaxes(np.vstack((Mergex,Mergey,Mergez)),0,1)

2021・1月13日追記:よくよく考えないでも、この例だったらvstackで直接混ぜれるよなっていう。なにかしらconcatenate使った理由はあったと思ったんだけど、もともとのスクリプトが見つからなかったから謎。

 Merge =np.vstack((data[0],data[1]))

X軸の並びに揃えたいなんて場合はargsortでも使って……

Merge = Merge[Merge[:,0].argsort(),:]

plotするなら……

plt.plot(Merge[:,0],Merge[:,1],ls='--')
plt.show()

saveするなら……

np.savetxt('TEXT/'+'Merged.txt',Merge)

と言う感じで混ぜれる。

 

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1. pythonのまとめ

D

2020年の終わりに1年を振り返って

世界中がコロナ禍に陥った2020年。

ご多分に漏れずコロナのことしか覚えてないし、ほとんど何もしていない1年だった。もちろんそうなってしまったのはしょうがないかなって気もするんだけど、こういう普段通りじゃない1年を上手に過ごせる人ってのはきっといい一生を送れる人なのだろうなって、なんかそんな気がする。

特に書くこともないんだけど、一応絞り出して2020年の私的5大ニュースを備忘のために書いておこう。

1 在宅ワーク(Work from home!!)

日本の人も世界中の人もしているように、ほぼ全ての仕事が在宅ワークになった。もともとコンピュータワークがほとんどの解析系だったこともあり、仕事としてはほとんど問題なかった。
ただ、私は注意欠陥系の気質なので集中力が職場よりも長持ちしないってことで、個人的にはオフィスワークでも職場に通う方が仕事は捗っていたかなって印象。

実験以外のほとんどの全てがオンラインで済ませられるってのはなかなかに面白い発見だった。オンラインセミナーはもちろん、gathertownとかいうのを使って、オンラインのポスターセッションをしたのは今年のハイライトの一つだったかと思う。

2 嫁Xの就活

嫁さんの話だけど、コロナ禍を精力的に乗り切った一人。オンラインも対人も上手にやりくりして、インタビューをいくつかこなした。結果二つのオファーの中から、望みの研究所に就職を決めた。研究活動再開、おめでとう!

3 息子のL君の成長

いつの間にやら中国語ぺらぺらになって、フィンランド語もほぼ理解している。私が無口なもんだから日本語はイマイチだけど、少しずつ成長中ではあるかな。

立体パズルが上手だったり、意外と絵心があったりして、顔は私に似てるんだけど、能力は嫁に似てるのかなあ、なんて思ったりする2020年だった。

3 任天堂スイッチ購入

引きこもり生活ってことで嫁とゲームを購入。あつ森、ディアブロ3、ダークソウルリマスタード、リングフィットアドベンチャー辺りでかなりの時間を楽しんだ。

息子のL君がすでにゲームにハマりつつあるーーバランスゲーム『のアートオブバランス』に中毒気味。4歳前くらいの子供でもかなり上手にできるので、3歳くらいの子供なら余裕でいけると思う。

4 新しいX線装置のトレーニング

2019年に結構力を入れた新しいX線装置の購入。

内部リンク: 科学装置購入の事前情報収集のための企業訪問

コロナのせいで延期に延期されたんだけど、ようやく大学にインストールされた。大きな装置なので購入企業から五人に装置トレーニングがパッケージに含まれていて、そのトレーニングを受けてきた。

詳細は省くけど、新しいX線装置はとてもいい。コマンドマクロこそちょっとオールドファッションなSPECで書かないといけないけど、シンクロトロンや中性子を使い慣れてば問題ない。サンプルをセットしたらデータ取得はほとんどオート。データ処理はほとんどデータを取る時に済ませることができるし、バックグラウンド処理、解析のソフトも優秀。

このくらいの装置が大学でphdやってた時とかにあったらよかったなあってすごく思うけど、当時では無い物ねだり。まあ時代の発展ってのはそういうものなんでしょうねえ。

 

……という感じで、大きな出来事の少ない落ち着いた2020年でした。2021年は人生の大きな決断をする年になりそうだけど、まあもうちょっと自分の人生を楽しめるような雰囲気になるといいかなって思っていたりします。

それではみなさま良いお年をお迎えください。

Wish happy New Year for all of you!

D

【python3・覚書】よく忘れるpythonのmatplotlibの書き方一覧

よく忘れるpython3のmatplotlibの書き方の自分用の覚書。随時更新。

x軸、y軸の表記やらメモリやら色々変える

数値じゃなくてサンプル名(文字)なんかでプロットする

なぜかたまに忘れる。そのまま文字列のarrayなりリストなりをX軸にすればいい。

X1 = np.array(['a1','b1','c2','a2','c3'])

対数軸でプロット(log-log plot)

plt.xscale("log")
plt.yscale("log")

対数軸がごちゃつく場合は表示するサブメモリをsubsxで指定できる。

plt.xscale("log",subsx=[0.02,0.04,0.06,0.08])

対数軸でプロットした後にメモリの数値表記スタイルを小数点表記(0.01など)に変える

plt.gca().xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
plt.gca().xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())

一応これでいけるけど、表示の微修正が必要なこともあるかも。例えば小数点単位を変えるなら同じ感じで……

plt.gca().xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%.g'))

など。表記変更はsubplotを使った方が簡単に調整できそうな印象。試してないけど。

軸のメモリの表示を回転

matplotlibの設定を変える場合。

plt.xticks(rotation =70)

subplotを変えたい場合。

色々あるけど……

ax1.tick_params(labelrotation=70)

2021年1月19日追記: これだとy軸のラベルも回転するな。

ax1.tick_params('x',labelrotation=70)

これでX軸だけ回転する。

軸のメモリの有無など

tick_paramsでセット。

ax2.tick_params(axis ='x', which ='both', top='off',bottom='off', pad=10)

軸メモリを任意の場所に手動でセット

plt.xticks([0.5,3,10,12],['0.5','3','10','12'])

特殊文字やテキスト表記

文字のアウトプットの時のアポストロフィ(’)の入れ方

ax1.set_ylabel('Young\'s Modulus',fontname='Arial')
ax1.set_ylabel("Young's Modulus",fontname='Arial')

下付き文字・上付き文字

ax2.set_ylabel('r"L$_{s}$"')
ax2.set_ylabel('r"L$^{s}$"')

プロットの仕方

たくさんプロットするときの順番を指定

重ね合わせの順番が重要な時には、zorderが使える。

plt.plot(x,y,zorder=0)
plt.plot(x,y,zorder=5)

便利プロット設定

テンプレその1、よく使う、マーカー、カラー、塗りつぶし

marker = ['o','x','D','v','+']
colour = ['c','m','g','orange','b']
fill = ['none','full','none','full','none']
for i in range(num):
  data = plots[i]
  plt.plot(data[lin1:lin2,0],data[lin1:lin2,1], marker[i],color=colour[i],fillstyle=fill[i],ms=8)

テンプレその2、アルファ値、スケール、描画の順番など

def plot_raw(plots,num1,num2):
num = len(plots)
marker = ['o','x','D','v','+']
colour = ['c','m','g','orange','b']
line = ['','','','','']
linewidth = [4,4,4,4,4]
fill = ['none','none','none','none','none']
alpha = [1,1,1,1,1]
scale = [1,1,1,1,1]
ms = [8,8,8,8,8]
zorder = [5,0,10,15,20]
        for i in range(num):
                data = plots[i]
                plt.plot(data[lin1:lin2,0],data[lin1:lin2,1]/scale[i], marker[i],color=colour[i],fillstyle=fill[i],ms=ms[i],alpha=alpha[i],ls=line[i],lw=linewidth[i],zorder=zorder[i])
        return

忘れた時に随時更新の予定。更新も忘れそうだけど。

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1. pythonのまとめ

D

7月のノルウェー (Day8) 〜ノルウェー三大ロックのプレーケストーレン

ノルウェー旅行もいよいよ8日目。

この日はこの旅行のメインの一つ……ノルウェー三大ロックの一つ、プレーケストーレン(英語だとプルピットロック)に息子のL君を担いで登ったのだった。

プレーケストーレンへ向かうために早起き

普通の人だと4時間もあれば問題なく往復できるというプレーケストーレンへのトレイル。
しかし私たちには息子のL君を担いで登らなければいけないという追加タスクがある。
健脚の人なら大した問題ないんだろうけど、最近運動不足の私たち。
実際どのくらいの時間が必要なのかは全く持って謎だった。

一応先に答えを書いておくと、トレイルの滞在時間で6時間ほど必要だった。

というわけで朝1の七時半のフェリーでスタヴァンゲルからプレーケストーレンのあるタウに向かい、上り下りのための時間を確保することにした。

そんなわけで、準備のために早朝五時過ぎに起き出した私たち。
トレイルウォーキングの準備を整えてから、六時からのホテルの朝食ブッフェへ。

クラリオンホテルスタヴェンガルの朝食ブッフェ

ホットフードの種類が結構多かった朝食ブッフェ

ブッフェその2

冷菜も結構な量……

クラリオンホテル・スタヴァンゲルの朝食はなかなか品揃えが良くて美味しい。ホットフード、冷菜、パンや飲み物と、品揃えが良かった。あまり時間もないのでサクサクと色々楽しんでいると……このノルウェー旅行ではしばしば頻発するトラブル。

ホテルのお姉さんが近づいて来るので何かと思ったら、火災報知器が作動したので全員ホテルの外へ避難しろっていう事態。しょうがないので着の身着のままで外に出た私たち。ノルウェーは夏とは言っても朝は結構寒い。ちょっとしんどかった。ま、しょうがないけどね。

最初はレストランにいた人たちだけだったんだけど、すぐにぞろぞろと部屋から避難した人たちが合流。あっという間にホテル前が人だかりになっていた。

消防車到着

ホテルに到着した消防車と避難中の人々

寒さをこらえながらしばらく待っていると、消防車が到着。
中へ入っていく消防士たちだったけど、別に消火活動をしてたってわけではなかったのかな。多分火災報知器の誤作動だったんだろう。

すぐにホテルの中に戻っていいと言われる。
そんなわけで朝食を再開したわけだけど、もうフェリーの時間まであまり余裕がない。さっさとお皿の残りを片付けて、部屋へと戻った。

部屋に戻ってみると、それでも朝1のフェリーにはギリギリ間に合いそうな時間。
すぐに荷物を持って出発し、途中ちょっと小走りになりながらフェリー乗り場へと向かった。

たどり着いたフェリー乗り場のすぐ外には、プレーケストーレン行く人ように、フェリーとバスがセットになったチケットを売っている小さなテントのようなチケット売り場がある。
そこにいるお姉さんに、朝1のフェリーまで乗れる? って聞くと、大丈夫とのこと。急いでチケットを購入。

乗り込んだかと思ったらすぐに出発するフェリー。ギリギリだったけどなんとか七時半のフェリーに乗り込むことができた。

フェリーとバスを乗り継いでプレーケストーレンへ

スタヴェンガルからタウへのフェリー

スタヴァンガルからタウへのフェリー

フェリーの座席

スタヴェンガルからタウへのフェリーは通勤フェリーといった感じの趣。席は自由席で半分くらい埋まってるくらいだったかな。

窓際の方が人が多かった気もするけれど、この日の朝方は霧が強く出ていて何も見えてなかった。

出発してしばらくすると、船員さんがチケットチェックに回ってくる。船内でのチケット購入もできるようだったけど、ちょっとシステムはわからない。

フェリーの売店

タウへのフェリー内の売店

朝食を食べてない人には、ちょっとした軽食が買える売店が船内にある。フェリーはたった1時間の短い旅だけど。

すぐにタウへと到着した。

タウからプレーケストーレントレイルへのバス

プレーケストーレンへのバス

プレーケストーレンへのツアーバス

八時半にフェリーを降りると目の前にプレーケストーレン行きのバスが待っている。
公共バスもあるようだったけど、私たちはツアーバス。息子L君にベビーシートを装着してもらい出発。
時折観光案内的なことをしてくれながら、バスは三十分ほどでプレーケストーレンに登るトレイル入り口へと到着する。

プレーケストーレンを子連れ抱っこ紐で制覇する

プレーケストーレン高低マップ

プレーケストーレンの高低付き行程マップ

プレーケストーレン山頂への山登り

結構美味しい飲める水

駐車場で汲める結構美味しい飲める水

プレイケストーレンへの山登り開始

最初はこんな感じの岩階段、まだまだ元気……

バスの到着したトレイル入口には、飲み水を補給できる水道水。それから売店などもある。
私たちは水筒を水道で補給しつつ、コーラを一本購入。それからトイレを済ませて出発。

久しぶりに抱っこ紐に詰め込んだ息子のL君。
最初は拘束されるのにハッピーでもなかったけど、昔を思い出したのかなれたらそれなりに背負われるのも楽しんでいた。

プレイケストーレンの標識

残り距離の書かれた標識

結構な数の残り距離を教えてくれる標識が置かれている。最初の方はまだこんな残ってるのか……って感じもするけれど、残り1kmを切ってくる頃には心強い味方に変わる。
ちなみに片道4km。子供背負ってなければ、ちょっとくらい運動不足の人でもなんとかなるレベルのトレイルだとは思う。

ノルウェーらしい景色

ノルウェーらしい綺麗な眺め

すぐに疲れ始めてしまったけれど、ノルウェーらしい綺麗な眺めがぼちぼち見えるので、なんとか頑張って登り続ける。

解放されてハッピーなL君

解放されてハッピーなL君……とD

途中数カ所比較的安全に歩けそうな場所もあるので、そういうところで息子のL君を解放しつつ私は休憩。
走り回る子供を追いかけなきゃいけないから余計大変っていう説もあるけど、肉体の衰えの隠せない私にはいい休憩だった。

ノルウェーの森

いい感じのノルウェーの森

約半分。すでに結構足にはきてたけど、眺めがいい感じだし、終わりも見えてきてるしで、なんとか頑張って行く。

もう1組のベイビーキャリー

2組の抱っこ紐トレイラー

途中何組か抱っこ紐トレイラーがいた。上の写真のお母さんはほとんど同じペースで登ってたんだけど、見てた感じ私よりもだいぶ余裕がありそうだった。

ちなみに抱っこ紐は肉体的に運ぶのが大変だけど、歩ける年齢の子供連れてる人達の方が面倒見るのを大変そうにしてた印象。
落っこちられるところが結構あるトレイルなので、歩ける年齢の子供を連れてくならハーネスがあった方がいい。

高地からの眺め

半分も過ぎると高地からの良い眺めも見えてくる

下りは慎重に

下りは慎重に……

ところどころ歩きにくいところもあるので、そういうところは慎重に行く必要はあるけど、危ないってレベルの場所はなかったと思う。

残り1kmくらいのところの綺麗な湖

残り1kmくらいでの綺麗な湖

ちょっとずつ険しい道へ

ちょっとずつ狭くなる道……

フィヨルドが見えればもうすぐそこ

フィヨルドが見えればプレーケストーレンはもうすぐそこ

最後の方はもう疲れて足を運ぶのも大変だったけど、ちょっと狭くて崖がすぐそこってところを歩かないといけないので、最後のあたりはゆっくりと慎重に。

プレイケストーレンに到着

プレイケストーレンに到着

到着!

登りにかかった時間は約3時間だった。
普通の人より約30ー60分ほど余計にかかったことになるのかな。

上の写真の奥に見えているのがプレイケストーレン。張り出した先端で写真を撮るのがみんなの一番の目的。
よく晴れているこの日は写真を撮るのを待つ行列ができていた。

プレーケストーレン

というわけでその先っぽに座る嫁X

私は息子のL君を担ぎっぱなしだったので、先端には行かずに周りの写真撮影なんかをしていた。

プレイケストーレンからの眺め

プレーケストーレン側からの眺め

もちろんプレーケストーレン側からみるフィヨルドの眺めも絶景。疲れを忘れて楽しめる景色。

それからプレーケストーレンのもうちょっと上に岩登りをすることもできる。私は足がガタガタだったのでパスしたけど、嫁Xは中腹くらいまで登っていた。

そんな感じでプレイケストーレンには四十五分ほど滞在した。

プレーケストーレン山頂からの山下り

ちょっと狭いプレーケストーレン付近

軽やかに歩く嫁X

さて、下りは結構足にきていたこともあり、L君担ぎを嫁Xとバトンタッチ。
元々の体重が軽いせいか、元々私よりも体力があるのか……嫁Xの足取りは軽い。

サクサク下るX

岩場を進むX

途中でお昼ご飯を食べたりしつつもサクサクと下る。疲れもだいぶ溜まっていたので休憩をちょいちょい取りつつ降ったけど、下りは2時間20分で下りきることができた。

プレーケストーレンを抱っこ紐で登ってみて

というわけで、私が登り担当で3時間と、プレーケストーレンで40分。嫁Xが降りを担当して2時間20分。トータルで6時間。

普通の人よりも約2時間余計にかかったわけだけど、抱っこ紐でもさほど歩くのに苦労する場所はなくて、無理せずに登り降りすることはできたと思う。

時間的にも朝1のフェリーを捕まえておけば、結構余裕を持ってトレイルを楽しむことができる。

ただし、私くらいの鍛えてない35前後の男性だと、登りだけで結構足はパンパンになる。
嫁Xが降り全部担当してくれたから助かったけど、登りくだり全部担ぎきるのは結構肉体にダメージがくると思う。

プレイケストーレンからスタヴァンゲルのホテルへ

来た時と同じ駐車場まで来ると、同じツアーバスが待っているので、チケットを見せてそこに乗り込む。

スタヴァンゲルの港

スタヴァンゲルにフェリーから降りるのを待つ車と人々

バスはいっぱいになるとすぐに出発して、フェリー港へと走る。バスから降りたら目の前のフェリーに乗り込んで、スタヴァンゲルヘト戻る。

スタヴァンゲルのフェリー港からホテルまでの道のりは結構足がパンパンで大変だったけど、なんとかたどり着くことができた。

そのあとはもうひたすらに休憩。
夕ご飯はスーパーで買っておいた出来合えのもので済ませて、そのまま眠りについたのだった。

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D

Tapiolaのitsudemoで寿司ランチブッフェ

2020年も去年と特に変わりもなく仕事始め。

今日は嫁Xの学校がお休みの日だったので、Tapiolaで落ち合ってランチをした。
最近時たまこんな風にランチするのだけど、Tapiolaは最近ainoa stockmannがリニューアルして、フードコーナーが結構良い感じ。
年末に行った中華系ブッフェのBiangは、味にばらつきはあるものの美味しくて安くて良かった。

他にもたくさんレストランがあるんだけど、この日は寿司ブッフェのitsudemoで食べてみることにした。

Itsudemo Ainoa, Tapionaukio 4, 02100 Espoo

itsudemoの寿司ランチブッフェ

総合 ☆☆☆
味 ☆☆☆
コスパ ☆☆☆☆
雰囲気 ☆☆☆☆

カウンターで先にお金を払って、適当に自分で席を見つけるタイプ……ってまあブッフェはどこでもそうか。
店員は中国人だったかな。ブッフェテーブルには各種寿司に加えて、中華料理、サラダ的なもの、味噌汁、お茶、コーヒー、デザートがある。

itsudemoの寿司

フィンランドで試したいくつかの寿司ブッフェの中では良かったと思う。握りはフィンランドの寿司ブッフェとしては十分フレッシュだったと思う。
サーモンとエビ以外のネタは、甘いタレかマヨネーズか辛タレがかかっていた。まああれはあれで美味しいのだけど。
マグロがなかったのがちょっと残念。日替わりかな?

巻きは東南アジア系・インド系・中国系といろいろバラエティーがあって面白かった。スイートチリがかかっていたやつは流石に1回でいいかなって感じはしたけど。
海外の巻き寿司は日本では食べられない系の完全に新しい料理になってるから、SUSHIを食べてる感じでむしろ楽しめる。

他にもベジタリアン系の寿司が、アボガドだけじゃなく、コーン・ワカメ・稲荷寿司などなど……充実してて良かったと思う。

中華料理は思いの外甘くなくて悪くはなかった。だけど中華料理が狙いならBiangにいく方がいい。

デザートはほどほど。アイスクリームとクッキーは美味しかった。

ランチブッフェで13ユーロなので寿司ブッフェとしては普通の価格。一方テイクアウト寿司が結構安めだった印象。

座席数が結構多いので、割と座席は見つけやすいんじゃないかなって印象。
店内の席に加えて、ショッピングセンターの中廊にも開放感のある席が結構数ある。

D

フィンランドのAlkoで買えるスパークリングワイン

フィンランドお酒は基本的に高いんだけど、スパークリングワインは南欧以外だったらまあどこでも高いので、相対的に高い感がしにくい。

というわけで今回の投稿はフィンランドのAlkoで買えるスパークリングワインシリーズ。

総合・甘さ・香りで評価。総合は私の趣味、甘さは甘さの強さ、香りは香りの良し悪しってよりは強さの方。

飲むたび随時更新。

スペインのスパークリングワインCAVA

Jaume Serra Oodi Vapaudelle Cava Semi Seco

Jaume Serra Oodi Vapaudelle Cava Semi Seco

総合 ☆☆☆☆☆
甘さ ☆☆☆☆
香り ☆☆☆☆☆

甘いけどスッキリしてて美味しい。香りもとても良い感じ。サクッといっぱい飲むのにいい感じ。

Hola! Rosé Cava Seco 2017

HOLA_CAVA

総合 ☆☆☆☆
甘さ ☆☆☆
香り ☆☆☆

ほどほど甘いスパークリングロゼ。甘くて飲みやすいけど、甘すぎなくていい。

そのままでもいけるし、ご飯と一緒でもメニュー次第ではいける。

Codorníu Clasico Rosé Cava Seco

Codorniu

総合 ☆☆☆☆
甘さ ☆☆
香り ☆☆☆

少し甘いけど甘さ控えめのロゼスパークリング。

香りもさほど主張しない感じだし、ご飯と一緒に飲んでもいいかも。普通のロゼはさほど好きじゃないんだけど、スパークリングのロゼはいい。

Codorníu Clásico Cava Sec

Codorniuの白

総合 ☆☆☆
甘さ ☆☆☆
香り ☆☆☆

375mlで6ユーロくらい。

程よい甘さ・程よい香り・程よい値段。

普段飲みにいい感じのCAVA。食事とでもそのまま飲んでものスパークリングワイン。

Papet del Mas Cava Brut

Papet del Mas Cava Brut

総合 ☆☆☆
甘さ ☆☆☆
香り ☆☆☆

375mlで6ユーロちょっと。

程よく甘くてさっぱりしてる。香りは悪くないけど、後味が少し水っぽい。食事に良さそう。

フランスのスパークリングワイン・シャンパン

Baron-Fuenté Grande Réserve Champagne Brut

baron-fuente

総合 ☆☆☆☆
甘さ ☆☆
香り ☆☆☆☆

375mlで16ユーロのシャンパン。シャンパンでは安め。

飲み口の香りが結構しっかりしてる。そんなに口の中で甘くはないんだけど、甘いっぽい感じがする香り? 結構好き。

G.H. Martel & Co Prestige Magnum Champagne Brut

G.H. Martel & Co Prestige Magnum Champagne Brut

総合 ☆☆☆☆
甘さ ☆☆☆
香り ☆☆☆☆

375mlで15ユーロくらいだったかな? ちょっと違うかも。

ほどほど甘い白のシャンパン。香りもいいし後味もいい。シャンパンの中ではかなり安いので、シャンパンがいい時にひょっと飲むのにはいい。でもCAVAに比べると高い。

Gratien & Meyer Crémant de Loire Brut

総合 ☆☆☆☆
甘さ ☆☆
香り ☆☆☆

375mlで9ユーロくらいだったかと。

フランスのスパークリングワインだけどシャンパンではない。甘さ控えめ、香りも控えめ。さらっとしてるので食事とでもそのままでも。値段はシャンパンより安い。

House Wine Rose Bubbles tölkki

House Wine Rose Bubbles

総合 ☆☆☆☆
甘さ ☆☆☆
香り ☆☆☆

こちらもシャンパンじゃないフランスのスパークリングワイン。珍しくカン入り。375mlで10ユーロ。カンだと高く感じるけど、フランススパークリングワインのこのサイズはこの値段から。

ちょっと甘くて、でも甘過ぎず。程よい香り。そのまま飲んでも、ちょっとした食事とでも良さそう。

Fernand Engel Crémant d’Alsace Chardonnay Brut

Fernand Engel

総合 ☆☆
甘さ ☆☆
香り ☆☆☆

375mlで12ユーロくらい。シャンパンじゃないアルザスのフランススパークリング。

香りがちょっと苦手。後味が若干水っぽい。ご飯と食べるのにはいいかもしれないけど、僕の好みからは外れる。

イタリアのスパークリングワイン

Pizzolato Biologico Prosecco Extra Dry

Pizzolato Biologico Prosecco Extra Dry

総合 ☆☆☆
甘さ ☆☆
香り ☆☆☆

375mlで7.5ユーロくらい。

イタリアのスパークリングワインにしては特徴が薄い。最初にふわっと軽い甘さが広がってすっと消える感じ。そのまま飲んでもいいしご飯と一緒にでもいけそう。でもなんだか特徴が薄い。

GANCIA ASTI

Gancia asti

総合 ☆☆☆
甘さ ☆☆☆☆☆
香り ☆☆☆☆

すごく甘い、ので食事時ってよりは、おやつって感じ。

かなり甘いけどぶ、どうっぽい香りも強いので、なんだか楽しめもする。

Zonin Prosecco Brut

Zonin Prosecco Brut

総合 ☆☆☆
甘さ ☆☆
香り ☆☆☆

375mlで7ユーロ。

ちょっと水っぽい感じのスパークリングワイン。さっぱりしてるのでご飯のお供にしてもいい。

ルクセンブルクのスパークリングワイン

Bernard-Massard Cuvée de l’Ecusson Brut

bernard-massard

総合 ☆☆☆
甘さ ☆
香り ☆☆

375mlで9ユーロ。

甘さが抑えられていて、香りもほどほどなスパークリングワイン。さっぱりしてるので食事と一緒がいい。ちょっと酸味があるかな。

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7月のノルウェー (Day7) 〜ベルゲンの世界遺産ブリッゲンを見てからフェリー旅

ノルウェー旅も七日目。

なんとなく終わりの見えてきたタイミング。この日私たちはベルゲンの世界遺産のブリッゲンを散策し、それからフェリーでスタヴァンゲルヘト向かった。

ベルゲンの世界遺産ブリッゲンを散策

さて前日もチラ見していたブリッゲン。
この日はもっと近場を散策してみることにした。

ベルゲンのフィッシュマーケット

フィッシュマーケットの甲殻類

ブリッゲンに行くのにフィッシュマーケットエリアをくぐり抜けたんだけど、こちらは朝から盛況。カニ、エビ、ロブスターなんかが人気だったのかな。

ブリッゲンの正面

ブリッゲンの建物を正面から

ブリッゲンの正面その2

こちらは一つだけ工事中。どれだかわかるかな?

フィッシュマーケットを抜けるとブリッゲンはすぐそこ。
まずは通りの前を歩いて前面から写真撮影。この日は建物が一つ工事中だったんだけど、工事の貼り幕に絵が描いてあった。

ブリッゲン後ろの教会

ブリッゲンの後ろにあった教会

 

そのままブリッゲンエリアの後ろ側を散策。
綺麗な教会があったりこちらも綺麗な街並み。

ブリッゲンの後ろから

ブリッゲンの後ろから再びブリッゲンに侵入

ブリッゲンの内側

中は昔の面影を残す細道

いい感じのブリッゲン

人を写さないとなんとなく昔に迷い込んだような……

ブリッゲンの後ろ側は結構綺麗な中庭や建物が並んでいる。
ブリッゲンの中へと入ると、いい感じに昔の風景を残していそうな路地がいくつもある。
人がちょっと多いのが写真を撮るのには難しいけど、とてもいい感じの小道。

そんな感じで、写真を撮りながら三十分ほどブリッゲンエリアを散策した。

ベルゲンからスタヴァンゲルへ向かうfjordlineのフェリー

朝のブリッゲン観光を終えた私たちはアパートに戻ってAirbnbをチェックアウト。
息子のL君がアパートの備品をぶっ壊すというトラブルがあったんだけど、オーナーが自分で直せそうだからオッケーというオーナーの優しいお言葉。
弁済するつもりはあったんだけど、ノルウェーの修理ってかなり高いそうだからありがたかった。

ベルゲンのフェリー乗り場

ベルゲンのフェリー乗り場へ……

早めに来るようにfjordlineからメールが来てたので、13時30分のフェリーに乗るのに1時間前にチェックイン。
価格はちょっと前に購入しておいて、フェリーポートからスタヴェンゲルへのバスを含めて、大人二人で74ユーロ。

フェリーに乗り込む

フェリーの搭乗口は落ち着いた感じ

早めにチェックインした私たちだけど、フェリーは到着していなかった。私たちがフェリーに乗り込めたのは13時10分のこと。ま、早めにチェックインするのに越したことはないけど……
フェリーに乗り込むとfjordlineのマスコットキャラが出迎えてくれる。

さて、フェリーに乗り込んだ私たちはそれぞれやることをやりに。
私はいくつかバーを覗きながら、ビールを買ったり、軽食をつまんだり。このフェリーはなぜだかハイネケンを積んでるなって思ってたら、私たちがスタヴェンガルでおりたあとは、そのままコペンハーゲンに向かうフェリーだったよう。

屋上のキッズコーナー

このフェリーのキッズコーナーの一つは屋上に

このフェリーのキッズコーナーは一つ大きなのが屋上に。親たちはフェリーの眺めを楽しんだり、すぐそばに併設されてるバーでビールを買って来て、その横で飲んだりしていた。

ベルゲンのフェリーからの眺め

フェリーは島の間を抜けるように走って行く

嫁Xと私は交代で子供の面倒をみて、自由時間は写真を撮ったりビールを飲んだり。北欧のフェリーってのはなぜだかビールをたくさん飲みたくなる場所で、気付くと結構な量を飲んでしまうんだ。

オープンサンドイッチ

例の北欧の刺身の漬物みたいなやつのオープンサンドイッチ

オープンサンドイッチその2

ローストビーフのオープンサンドイッチ

到着前にカフェでオープンサンドイッチでご飯。
北欧の例の酢漬けのニシンのサンドイッチが思いの外美味しかった。普段フィンランドで瓶詰めのやつ甘くてそんなに好きじゃないんだけど、これは結構美味しかった。やっぱり食べ方が重要なんだろうな。

フェリーの室内遊技場

フェリーの室内遊技場

お昼寝を終えて起き出したL君は、最後は屋内のプレイグラウンドで運動。おっき目の女の子が場を仕切ってたんだけど、果敢に独自にブロックを積もうと挑戦して砕け散っていた。まあ楽しそうだったので問題なし。

フェリーから降りたらすぐバス

スタヴァンゲル市街地へと向かうバス

フェリーから降りてフェリーポートから出るとすぐに市街地へと向かうバスが待っている。
ベビーカーを解体してバス下に詰め込み、フェリーチケットと一緒に購入しておいたバスチケットで乗り込む。

四十五分ほどのどかな田舎道を走ったバスは市街地へ到着。バス駅近くのクラリオンホテルスタヴァンゲルまで歩きチェックイン。
この日の旅程を終えたのだった。

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