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院長選挙

院長選挙
久坂部羊
幻冬舎

疑惑の死を迎えた天都大学病院長の後釜選挙.
時期病院長候補と各科のしがらみが面白いんだけど,病院長死亡の真相は何となく予想がついてしまう.話が面白くて,途中で思いっきり笑っちゃった.

内容: 国立大学病院の最高峰、天都大学医学部付属病院。その病院長・宇津々覚が謎の死を遂げる。「死因は不整脈による突然死」という公式発表の裏では自殺説、事故説、さらに謀殺説がささやかれていた。新しい病院長を選ぶべく院長選挙が近く病院内で開かれる。候補者は4人の副院長たち。「臓器のヒエラルキー」を口にして憚らない心臓至上主義の循環器内科教授・徳富恭一。手術の腕は天才的だが極端な内科嫌いの消化器外科教授・大小路篤郎。白内障患者を盛大に集め手術し病院の収益の4割を上げる眼科教授・百目鬼洋右。古い体制の改革を訴え言いにくいこともバンバン発言する若き整形外科教授・鴨下徹。4人の副院長の中で院長の座に就くのは誰か?まさに選挙運動の真っ盛り、宇津々院長の死に疑問を持った警察が動き出した…。 (Amazonより)

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孤高のメス 完結篇 命ある限り

孤高のメス 完結篇 命ある限り
大鐘美稔彦
幻冬舎文庫

外科医当麻鉄彦シリーズ最終巻.
前作最後で劇症肝炎で死線を彷徨っていた藤城の生体肝移植と政治がテーマ.

当麻の前妻の父親に国政選挙に出てもらう+甦生記念病院のかつての事務長の町長選挙?があんまり面白くなかった.どちらも,かつて甦生記念病院をひっかきまわしたクソ外科医荒井に対する対抗馬としての出馬.

内容: 劇症肝炎で死の淵をさまよう藤城の生体肝移植を、かつての上司、久野の制止を振り切って敢行する当麻鉄彦。一方、医科大学新設を目指す鉄心会の理事長、徳岡は病魔に侵されながらも、鉄心会を追われたリベンジを図る荒井の対抗馬として、衆院選で当麻の亡妻の父、大川松男を擁立する―。医学界の現実を鋭くえぐる医療ドラマの最高峰、完結。 (Amazonより)

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ヒポクラテスの誓い

ヒポクラテスの誓い
中山七里
祥伝社文庫

別作品で活躍している渡瀬が全幅の信頼を寄せる法医学教室教授光崎.彼の研究室に試用期間として入った研修医が主人公.

短編集だと思ったら,最後の最後で全ての話が一つにつながるという作品.メッチャ面白かった.

内容: 浦和医大・法医学教室に「試用期間」として入った研修医の栂野真琴。彼女を出迎えたのは偏屈者の法医学の権威、光崎藤次郎教授と死体好きの外国人准教授・キャシーだった。凍死や事故死など、一見、事件性のない遺体を強引に解剖する光崎。「既往症のある遺体が出たら教えろ」と実は刑事に指示していたがその真意とは?死者の声なき声を聞く、迫真の法医学ミステリー! (Amazonより)

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静おばあちゃんにおまかせ

静おばあちゃんにおまかせ
中山七里
文春文庫

同著者別シリーズで活躍している渡瀬が若い頃に犯した冤罪事件.
その時高裁で判決を下したのが静おばあちゃん.実は静おばあちゃんは既に死んでいて,幽霊となって家に残ってる.

本作主人公の葛城がある捜査で知り合った高円寺円は静おばあちゃんの孫.葛城が円に事件を相談,円が静に事件を相談という流れで数々の事件を解決していく.

実は,円の両親は交通事故で数年前に亡くなっていて,その時に身代わり出頭した犯人と真犯人が最終話で明らかになって静おばあちゃん成仏.

内容: 一見頼りなげながら、つぎつぎと難事件を解決する捜査一課の若手刑事、葛城公彦。でも、彼のお手柄の裏にはある秘密の存在が…。 (Amazonより)

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ヒートアップ

ヒートアップ
中山七里
幻冬舎

魔女は甦るの続編.
主人公は麻薬の効果が効きにくい体質を利用したおとり捜査を許可された麻薬取締官.
前作で死んだと思われていた人が何故か生きていたり,米軍が参戦したり,非現実的な感じ.ますますバイオハザードだよね.

内容: 七尾究一郎は、おとり捜査も許されている厚生労働省所属の優秀な麻薬取締官。製薬会社が兵士用に開発した特殊薬物“ヒート”が闇市場に流出し、それが原因で起こった抗争の捜査を進めていた。だがある日、殺人事件に使われた鉄パイプから、七尾の指紋が検出される…。誰が七尾を嵌めたのか!?誰も犯人を見抜けない、興奮必至の麻取ミステリ! (Amazonより)

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魔女は甦る

魔女は甦る
中山七里
幻冬舎

バイオハザードみたいな感じ.
アイディアは面白いし,感染拡大の方法はナルホドーと思った.
ただ,最後の決着があまりにも突拍子もないというか,まじかよみたいな感じ.

内容: 元薬物研究員が勤務地の近くで肉と骨の姿で発見された。埼玉県警の槇畑は捜査を開始。だが会社は二ヶ月前に閉鎖され、社員も行方が知れない。同時に嬰児誘拐と、繁華街での日本刀による無差別殺人が起こった。真面目な研究員は何故、無惨な姿に成り果てたのか。それぞれの事件は繋がりを見せながら、恐怖と驚愕のラストへなだれ込んでいく…。 (Amazonより)

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How to handle cyclical continuous data

The detailed explanation is available here.
The point is to express cyclical data on a circle.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

num_data = 12
months_as_radian = np.linspace(0.0, 2.0*np.pi, num_data, False)
months_as_vector = np.concatenate([[np.sin(months_as_radian)], [np.cos(months_as_radian)]])
plt.plot(months_as_vector[0,:], months_as_vector[1,:])
<span 				data-mce-type="bookmark" 				id="mce_SELREST_start" 				data-mce-style="overflow:hidden;line-height:0" 				style="overflow:hidden;line-height:0" 			></span>