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### 解決したい事
下記のような辞書のリストをループして文字列が「熱」の場合、一括で違うテキストに変更したいのですが
テキストが「熱」のみで無いとtrueが出力されません。


```Python
data = [{'出力される': '熱',
        'header2': 'koweksfo 熱 ddw',
        'header3': 'ポリウレタン、熱'},
        {'header': 'poqt,awfawfge 熱',
        'header2': '熱 fefqf kdwawf',
        '判定しなくていいもの': '日本 温泉 熱海'}]

for d in data:
 if '熱' in d.values():
  print('true')
 
```

このコードだとどこが間違っているのでしょうか。。
熱海のように熱がくっ付いたものについては判定はしたく無いです。

お力添えのほどよろしくお願い致します。

Pythonの文字列検索について

### 前提・実現したいこと

初心者なので、初歩的な質問ですが、なんと検索していいのかわからなかったので質問させてください。

### 発生している問題・エラーメッセージ

コードの書き方として、`abc(x)`のように()の中に書くのか、`x.abc()`のように前に書くのかの判別がわかりません。
また、同様に、`str.abc().defg()`なのか`str.abc(defg())`なのか`abc(defg(str))`なのかもわかりません。

言い換えると、`.`の意味と`()`の意味について教えてください。

関数コードの書き方の初歩

概要
---
GUIの実行画面に入力したものに対しての返答の文字が出力されない状態で困っています。おそらくメインクラスに他のクラスをインポート出来ていないためだと考えています。今回作成したコードは、GUIの(Ray1.py)、メインクラス(ray.py)、辞書クラス(dictionary.py)と応答クラス(responder.py)であり、応答クラス(responder.py)だけがインポートできない状態で困っています。まだ初心者なので優しく教えてください(>_<)

### 補足
ray.pyの　from responder import *　が開発ツール(PyCharm)で薄く表示されるのと、　self.__res_history = HistoryResponder(self.__dictionary)　、
self.__study_history =　StudyHistoryResponder(self.__dictionary)　
の部分に赤い波線（エラー？）が出ることや、実行画面で返答がないことから、インポート出来ていないと考えました。実行してもエラー表示は出ません。

コード
---
dictionary.py
```Python
class Dictionary:

    def __init__(self):
        """ 辞書オブジェクトの作成
        """

        self.__load_history()

    def __load_history(self):
        """ファイルを読み込み、世界史の辞書オブジェクトを作成
        """
        with open('data1/world_history.txt', 'r', encoding='utf_8'
                  ) as file:
            lines = file.readlines()

        new_lines = []

        for line in lines:
            line = line.rstrip('\n')
            if line != '':
                new_lines.append(line)
        separate = []
        for line in new_lines:
            sp = line.split('\t')
            separate.append(sp)
        self.__history = dict(separate)

    def save(self):
        """self.historyの内容を加工してファイルに書き込む
        """
        write_lines = []

        for key, val in self.history.items():
            write_lines.append(key + '\t' + val + '\n')
        with open('data1/world_history.txt', 'w', encoding='utf_8') as f:
            f.writelines(write_lines)

    def get_history(self):
        return self.__history

    def set_history(self, history):
        self.__history = history

    history = property(get_history, set_history)


if __name__ == '__main__':
    dictionary = Dictionary()
    print(dictionary.history)
    dictionary.save()


```
---
responder.py
```Python
from dictionary import *


class Responder:
    def __init__(self, dictionary):
        self.__dictionary = dictionary

    def response(self, input, what):
        return ''

    # __historyのゲッター
    def get_dictionary(self):
        return self.__dictionary

    # 　__historyのセッター
    def set_dictionary(self, history):
        self.__history = history

    dictionary = property(get_dictionary, set_dictionary)


class HistoryResponder(Responder):
    def response(self, input, what):
        if input in self.dictionary.history:
            return '「' + self.dictionary.history[input] + '」です。'
        else:
            return '理解できませんでした。答えを入力して下さい。'


class StudyHistoryResponder(Responder):
    def response(self, input, what):
        self.dictionary.history[what] = input
        return '記憶しました'


if __name__ == '__main__':
    dictionary = Dictionary()
    # responder = HistoryResponder(dictionary)
    history_resp = HistoryResponder(dictionary)
    ans = history_resp.response('世界四大文明', '')
    print(ans)

    study_resp = StudyHistoryResponder(dictionary)
    ans = study_resp.response('ディアドコイ', 'アレクサンドロス大王の後継者')
    print(dictionary.history)

```
---
ray.py
```Python
from responder import *
from dictionary import *


class Ray:
    def __init__(self):

        self.__dictionary = Dictionary()

        self.__res_history = HistoryResponder(self.__dictionary)

        self.__study_history = StudyHistoryResponder(self.__dictionary)

    def dialogue(self, input, subject, study, what):
        if subject == 0 and study == 0:
            self.responder = self.res_history

        elif subject == 0 and study == 1:
            self.responder = self.study_history

        return self.responder.response(input, what)

    def save(self):
        """ Dictionaryのsave()を呼ぶ中継メソッド
        """
        self.dictionary.save()

    @property
    def dictionary(self):
        return self.__dictionary

    @property
    def res_history(self):
        return self.__res_history

    @property
    def study_history(self):
        return self.__study_history


if __name__ == '__main__':
    ray = Ray()
    ans = ray.dialogue('世界四大文明', 0, 0, '')
    print(ans)

    ans = ray.dialogue('アレクサンドロス大王の後継者', 0, 0, '')
    print(ans)

    ans = ray.dialogue('ディアドコイ', 0, 1, 'アレクサンドロス大王の継続者')
    print(ans)
    print(ray.dictionary.history)

    ray.save()


```
---
world_history.txt
```txt
古代ギリシアの植民市	ビサンティウム、ネアポリス、マッサリア
古代ギリシアの三大悲劇詩人	アイスキュロス、ソフォクレス、エウリピデス
シェイクスピアの四大悲劇	オセロ、マクベス、リア王、ハムレット
ローマ帝王の五賢帝	ネルヴァ、トラヤヌス、ハドリアヌス、アントニヌス・ピウス、マルクス・アウレリウス・アントニヌス
カースト制度の身分	バラモン、クシャトリヤ、ヴァイシャ、シュードラ
ロシアの歴代大統領	エリッツン、プーチン、メドヴェージェフ
世界四大文明	エジプト文明、メソポタミア文明、インダス文明、黄河文明
三国志の三国	魏、呉、蜀
ルネサンス期の三大発明	火薬、羅針盤、活版印刷
三国時代の三国	高句麗、百済、新羅
アレクサンドロス大王の継続者	ディアドコイ

```
---
 Ray1.py
```Python

from rayl.ray import *
import tkinter
import tkinter.messagebox
import re

tk = tkinter

entry = None
response_area = None
action = None
ray = Ray()
study = 0
what = ''


def talk():
    global study, what

    value = entry.get()
    subject = action.get()
    print('Formsubject==', subject)
    print('Formstudy==', study)
    if not value:
        response_area.configure(text='ご用件をお申し付け下さい')
    elif subject == 0 and study == 0:
        response = ray.dialogue(value, subject, study, what)
        response_area.configure(text=response)
        m = re.match('理解できませんでした。', response)
        print('m===', m)
        if m:
            study = 1
            what = value
        entry.delete(0, tk.END)
    elif subject == 0 and study == 1:
        response = ray.dialogue(value, subject, study, what)
        response_area.configure(text=response)
        study = 0
        what = ''
        entry.delete(0, tk.END)


def run():
    global entry, response_area, action


root = tk.Tk()
root.title("Super Bot --Ray1-- : ")
# ウィンドウサイズ
root.geometry("880x460")
# フォント
font = ('Helevetica', 14)


def calloback():
    if tkinter.messagebox.askyesno('Quit?', '辞書を更新してもよろしいですか'):
        ray.save()
        root.destroy()
    else:
        root.destroy()


root.protocol('WM_DELETE_WINDOW', calloback)

# メニューバーの作成
menubar = tk.Menu(root)
filemenu = tk.Menu(menubar, tearoff=0)

# ファイルメニュー
filemenu.add_command(label="閉じる", command=calloback)
menubar.add_cascade(label="ファイル", menu=filemenu)

# 編集メニュー
optionmenue = tk.Menu(menubar, tearoff=0)
menubar.add_cascade(label="科目", menu=optionmenue)
optionmenue.add_radiobutton(label='世界史', variable=action, value=0)
optionmenue.add_radiobutton(label='英語（単語）', variable=action, value=1)
root.config(menu=menubar)

# 上の画像
# 画像サイズ(横ｘ縦)
c = tk.Canvas(root, width=870, height=200, relief=tk.RIDGE, bd=2)
c.pack()
c.place(x=1, y=0)
nw = tk.PhotoImage(file='img1.gif')
# 画像の位置
c.create_image(0, 0, anchor=tk.NW)

# 背景
response_area = tk.Label(root, width=86, height=10, bg='White', font=font, relief=tk.RIDGE, bd=2)
response_area.place(x=6, y=210)

# フレームの作成
frame = tk.Frame(root, bd=4, relief=tk.RIDGE)

# 入力ボックスの作成
entry = tk.Entry(frame, width=70, font=font)
entry.pack(side=tk.LEFT)
entry.focus_set()

button = tk.Button(frame, width=15, text='入力')
button.pack(side=tk.LEFT)

frame.place(x=30, y=420)

root.mainloop()

if __name__ == '__main__':
    run()

```
---

dictionaly.py実行結果
```
{'古代ギリシアの植民市': 'ビサンティウム、ネアポリス、マッサリア', '古代ギリシアの三大悲劇詩人': 'アイスキュロス、ソフォクレス、エウリピデス', 'シェイクスピアの四大悲劇': 'オセロ、マクベス、リア王、ハムレット', 'ローマ帝王の五賢帝': 'ネルヴァ、トラヤヌス、ハドリアヌス、アントニヌス・ピウス、マルクス・アウレリウス・アントニヌス', 'カースト制度の身分': 'バラモン、クシャトリヤ、ヴァイシャ、シュードラ', 'ロシアの歴代大統領': 'エリッツン、プーチン、メドヴェージェフ', '世界四大文明': 'エジプト文明、メソポタミア文明、インダス文明、黄河文明', '三国志の三国': '魏、呉、蜀', 'ルネサンス期の三大発明': '火薬、羅針盤、活版印刷', '三国時代の三国': '高句麗、百済、新羅', 'アレクサンドロス大王の継続者': 'ディアドコイ'}

Process finished with exit code 0


```
---
responder.py実行結果
```
「エジプト文明、メソポタミア文明、インダス文明、黄河文明」です。
{'古代ギリシアの植民市': 'ビサンティウム、ネアポリス、マッサリア', '古代ギリシアの三大悲劇詩人': 'アイスキュロス、ソフォクレス、エウリピデス', 'シェイクスピアの四大悲劇': 'オセロ、マクベス、リア王、ハムレット', 'ローマ帝王の五賢帝': 'ネルヴァ、トラヤヌス、ハドリアヌス、アントニヌス・ピウス、マルクス・アウレリウス・アントニヌス', 'カースト制度の身分': 'バラモン、クシャトリヤ、ヴァイシャ、シュードラ', 'ロシアの歴代大統領': 'エリッツン、プーチン、メドヴェージェフ', '世界四大文明': 'エジプト文明、メソポタミア文明、インダス文明、黄河文明', '三国志の三国': '魏、呉、蜀', 'ルネサンス期の三大発明': '火薬、羅針盤、活版印刷', '三国時代の三国': '高句麗、百済、新羅', 'アレクサンドロス大王の継続者': 'ディアドコイ', 'アレクサンドロス大王の後継者': 'ディアドコイ'}

Process finished with exit code 0
```
---
 ray.py実行結果
```「エジプト文明、メソポタミア文明、インダス文明、黄河文明」です。
理解できませんでした。答えを入力して下さい。
記憶しました
{'古代ギリシアの植民市': 'ビサンティウム、ネアポリス、マッサリア', '古代ギリシアの三大悲劇詩人': 'アイスキュロス、ソフォクレス、エウリピデス', 'シェイクスピアの四大悲劇': 'オセロ、マクベス、リア王、ハムレット', 'ローマ帝王の五賢帝': 'ネルヴァ、トラヤヌス、ハドリアヌス、アントニヌス・ピウス、マルクス・アウレリウス・アントニヌス', 'カースト制度の身分': 'バラモン、クシャトリヤ、ヴァイシャ、シュードラ', 'ロシアの歴代大統領': 'エリッツン、プーチン、メドヴェージェフ', '世界四大文明': 'エジプト文明、メソポタミア文明、インダス文明、黄河文明', '三国志の三国': '魏、呉、蜀', 'ルネサンス期の三大発明': '火薬、羅針盤、活版印刷', '三国時代の三国': '高句麗、百済、新羅', 'アレクサンドロス大王の継続者': 'ディアドコイ'}

Process finished with exit code 0

コード
```
---
各コード、画像、テキストの保存場所
![各コード、画像、テキストの保存場所](83833a2123b68da67eb50a9b93096118.jpeg)
![イメージ説明](2d1d937e703f257b8953c7757596d052.jpeg)
![イメージ説明](213ec61f61913ae32d0452fba3d16fec.jpeg)

クラスがインポートできない！

### 前提・実現したいこと
実験データを処理するプログラムをpythonで作り使っていたのですが、少し前から以下のエラーを吐くようになり動作しなくなっていしまいました。
プログラムは入力データに計算を施し、グラフとデータを出力するだけのものなので特に問題ないと思います。

エラーの意味、原因、解決方法等を教えて頂きたいです。

環境は
OS : windows10 64bit
CPU : core i7-2670QM
メモリ : 8GB
python-3.7.3
です。

よろしくお願いいたします。


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
C:\Users\owner>python
Fatal Python error: Py_Initialize: unable to load the file system codec
ModuleNotFoundError: No module named 'encodings'

Current thread 0x00000e30 (most recent call first):
```

### 試したこと
コントロールパネルからpython(とpycharm)をアンインストールし、新しいバージョンをインストールしました。
作成したプログラムを他のPCで動作確認したところ、問題ありませんでした。

### 補足
私は情報系ではない大学院生で、プログラミング歴もコンピュータの知識も浅いため、初心者にもわかりやすい説明をいただけると非常にありがたいです。

pythonでFatal Python Errorが出て動作しない

### acc,val_accを上げたい、loss,val_lossを下げたいです。

Python、機械学習および画像認識超初心者です。
自分で用意した2クラスの画像を、CNNで学習をして分類をするプログラムを書きたいと思いました。

1クラスにつき、訓練用に130枚ずつ、評価用に40枚ずつ、写真を撮って用意しました。下が用意した写真です。(2クラスなので合計260枚、80枚です)

![イメージ説明](8016c7a5ed527e2fb07d211373abb4fa.png)
![イメージ説明](8aa3ddf6cd1146f3daba489c7ca89968.png)
それをgoogle drive に入れ、colaboratoryでマウントし、読み込んでいます。

見よう見まねでコードを書いて実行してみたのですが、acc,val_accが上がらず、loss,val_lossも下がりません。それらの値の変化をプロットしたグラフも振れ幅が大きく正しく学習を行えていると思えません。学習回数を増やしても同様の結果でした。
![イメージ説明](d035b9e3f509ea00058d3be1593f8535.png)
![イメージ説明](9b9cf5d614a5eacce73270e102f827fd.png)


1.学習がうまくいかない原因
2.バッチサイズ、およびステップ数の決め方（今は決め方が分からなくて適当な値を入れています）
3.学習させるにはどうしたらよいのか

この3点について、ご教授お願いします。そのほかコードに変なところがあれば指摘いただきたいです。
### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization


num_classes = 2
img_height, img_width =64, 64

#モデルを定義

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))

#ここなに？
for layer in model.layers:
  layer.trainable = True

    
from keras import optimizers    
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer=optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True),
                  metrics=['accuracy'])

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    featurewise_center=True,
    featurewise_std_normalization=True,
    zca_whitening=True
)

test_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    featurewise_center=True,
    featurewise_std_normalization=True,
    zca_whitening=True
)

#訓練用データを作る
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    '/content/drive/My Drive/takekino/train',
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size= 26,　#バッチサイズ分かりません
    class_mode='categorical')

#検証用データ
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    '/content/drive/My Drive/takekino/val',
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size= 8, #バッチサイズ分かりません
    class_mode='categorical')

#学習
history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=10, #これも適当です (訓練データサイズ)/(訓練バッチサイズ)？
    epochs=50,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=10 #これも適当です (評価データサイズ)/(評価バッチサイズ)？
)


# モデルを保存
print("Model saving... at ./drive/My Drive/model.json")
from keras.utils import plot_model
model_json = model.to_json()
with open("./drive/My Drive/takekino_model.json", mode='w') as f:
  f.write(model_json)

# 学習済みの重みを保存
print("Weight saving... at ./drive/My Drive/weights.hdf5")
model.save_weights("./drive/My Drive/takekino_weights.hdf5")


import matplotlib.pyplot as plt
print("plotting...")
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('accuracy')
plt.legend(['acc', 'val_acc'], loc='lower right')
plt.show()

print("plotting...")
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('model loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.legend(['loss', 'val_loss'], loc='upper right')
plt.show()
    
```

### 試したこと
回答を受けてまずデータサンプル数を1クラスにつき訓練用200枚、評価用100枚(2クラスで400枚、200枚)に増やしました。
そのうえで、ImageDataGeneratorでの操作を色々変えてみました。

変更1.サンプル数を増やし、ImageDataGeneratorの操作はそのままにしたもの
![変更1](b8478b7f688817ae4423c195390c44c8.png)

変更2.サンプル数を増やしImageDataGeneratorの操作を次のように変更したもの
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    horizontal_flip=True
)
test_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
)
![変更2](fc72c50ad3502be5925df814c3515488.png)


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

CNNで学習が進まない

###疑問
pythonで関数の中にある関数を呼び出すにはどうしたらいいのでしょうか？
以下のコードではエラーになりました
func_innnerという属性はないというエラーです

```python
def func():
    print("a")
    def func_inner():
        print("b")

func()
func.func_inner()
```

python の selfについてよく理解できておらず、もしかするとselfが必要になるのかなと考えています。

python 関数内にある関数の呼び出し方

pythonでexcelデータの抽出を行っています。

シート名の取得方法で悩んでいます。
シート名に一定の法則があり、「ある文字列を含んでいるシート名のデータを取得する」ということは可能でしょうか。

例えば下記画像の「おもちゃ」の文字列を含むシートだけを取得することは可能でしょうか。
![イメージ説明](a2888d60b504522ae73fb91078085173.png)

python データ抽出

かなり初歩的な質問なのですが不均衡なデータセットを用いてモデルを作成する際に疑問に感じたので質問させてください。

データセットが全部で1000件あったとして
正常画像データが900件、不良画像データが100件の不均衡なデータセットがあるとします


不均衡なデータセットに対する問題点としては評価指標としてAccuracyを算出したときに
全てを正常と判定してしまうと精度90％というような数値上はよいモデルと判断しかねないことだと解釈しています。


画像データが少ない場合はData Augmentationを行う事が多いと思うのですが
データ件数は増えてもデータの均衡という点では大きな変化はないのかなと感じます。


こういった問題に対しては評価指標を適切な物(PR曲線、ROC曲線など)を扱えば不均衡なデータに関しては特に意識せずモデルの学習に使っても良いのか、それとも上記の例でいうところの不良データに対してのみデータ数を何らかの手法で均衡になることを目指して別のアプローチをする必要があるのでしょうか？


※素人的な考えですが訓練データ、検証データ、テストデータを作成する際に、訓練データが不均衡なデータのまま学習させると例えば正常だけを学習する機会が多くなってしまうので訓練データだけでも出来るだけ均等にするべきなのかなと考えます。



初歩的な質問で申し訳ありませんがアドバイス頂けたら幸いです。

CNNでの2値分類 不均衡データの分類問題について

[TechAcademyがteratailの質問・回答を盗用していた件](https://www.haya-programming.com/entry/2019/03/22/092150)(静かなる名辞)

> teratail運営はできれば早急にこの件についての立場を示すべき。「ああいう使い方をされるのを承知で売っていた疑惑」が少しでも残っている限り、ちょっと安心して使い続けることができません。

経緯はリンク先のブログを読んでいただければわかると思いますが、簡単に言うと [TECHACADEMY](https://techacademy.jp/) が「当社に送られた質問に現役 JavaScript エンジニアが答える」という名目で teratail の質問・回答を大量に使用していたという問題がありました。

一つや二つではなく、まさに「大量に」と表現すべきもので、現在は発覚したものから次々と削除が行われており、すでに三桁にわたる記事が消えているようです。

そこで「この記事は無断転用ではなく teratail が売っていたのではないか」と囁かれています。根拠としては、TECHACADEMY のコンサルタントとして、teratail を運営しているレバレジーズの名前が挙がっていることのようです。

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この件について本来は個人的に問い合わせるのが筋かもしれませんが、すでに複数の問い合わせがあるのではないかと思いますし、他所で色々と取り沙汰されるよりは teratail の会員の目に留まるところで話が進んだ方が良いのではないかと思い、質問させていただきました。

この質問はもちろん運営の方に通知させていただきます。

私の質問や回答は teratail に限らずどこで使っていただいても構わないと思っていますし、金銭の授受があってもそれほど気にしません。しかし、それは全員ではないと思います。

根も葉もない噂であれば、会員全員の目に留まるところではっきり告知していただいて我々を安心させてください。また、売っていた事実があったのであれば、今後の対応について聞かせてください。

今、話がどんどん拡大しているところです。TECHACADEMY だけの問題であれば、「もっと燃えろ、もっと燃えろ」と思うくらいですが、teratail が関わっているのであれば、まだボヤのうちにしっかりと対応していただき、対岸の火事としていただければと思います。

# 追記
[有志製作中のまとめ](https://jsfiddle.net/fn26jgv0/show/)
[上記更新版](https://jsfiddle.net/dc0yuwg7/show)

# 追記
hayataka2049 さんからの情報で、teratail 側の意見がわかりました。
また swordone さんからの情報で、KiRAMEX 側からの発表があったことがわかりました。
それぞれの回答をご覧ください。

KiRAMEX の発表
[弊社運営のオウンドメディアへのご指摘について](https://www.kiramex.com/news/info/2019/5c98d89a6d027a17770002ea/)
[上記ページの魚拓](http://archive.is/uvQov)

そこでちょっと疑問があるんですが、この時系列おかしくありません？

> ■ご指摘に対する時系列の対応について 
・2019年3月20日23時 
　はてなブログ「saitouena」にて質問と回答の盗用に関する上記のご指摘が公開される

> ・2019年3月20日23時 
　ブログの内容をもとに該当記事の精査を行うため、ご指摘の記事を含めて35件の一時削除を実施

> ・2019年3月22日9時 
　はてなブログ「静かなる名辞」にて質問と回答の盗用に関するご指摘が公開される

> ・2019年3月22日18時 
　上記ブログをきっかけに、弊社内で代表樋口を筆頭に置いた調査チームを組成。

盗用の指摘→精査のため削除→はやたかさんのブログ→調査チームを組成(組織？)

精査のための削除って何ですか？ 削除すると精査できるんですか？
見てすぐわかるレベルだったと思うんですが、精査自体、必要でしたか？

それから二日後、調査チームが結成されたのは、hayataka2049 さんのブログの後です。
調査チーム無かったんですか？ 精査って何してたんですか？

hayataka2049 さんが「teratail を安心して使い続けることができない」と発言している件

現在phpとmysqlでサービス開発中です。
(エックスサーバーのX10を使用)

ユーザー登録の際にユーザーから
免許証などの画像ファイルをもらうのですが、
そういった個人情報はどこに保存するのが
ベストプラクティスなのでしょうか？

・public_htmlでシステム構築
・public_htmlの上の階層にimagesディレクトリを作成
・imagesはパーミッションを300
・PHPでimagesにファイルアップロード

免許証などは何かトラブルなどがあった場合に
閲覧できればいいので読み取り権限もなしです。

・そもそもこのディレクトリと権限でいいのか
・ファイルはそのままサーバー上に残してもいいのか
・もっといい保存場所はないのか

この辺りが気になっています。

サーバー上への保存はハッキングや
流出のリスクがありますよね。

データを紙にして
自宅などの金庫で保存してもいいのですが、
盗難のリスクがあります。

リスクがない保存方法はないと思いますが、
一般的にベストプラクティスと考えられる
方法を教えてもらえると幸いです。

個人情報だけは別サーバーに保存する、
そういった保存サービスがあれば
それを利用するのでも問題ないです。

よろしくお願いいたします。

個人情報の保存場所のベストプラクティス

### 前提・実現したいこと
AnacondaをIDEとして、また、仮想環境を作って、
python3系でグラフを描画しています。ラベルを日本語に対応させたいです。以下のサイトを参照しましたが、.ttfファイルが参照できず、エラーが出ます。https://datumstudio.jp/blog/matplotlib%E3%81%AE%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E6%96%87%E5%AD%97%E5%8C%96%E3%81%91%E3%82%92%E8%A7%A3%E6%B6%88%E3%81%99%E3%82%8Bwindows%E7%B7%A8

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
UserWarning: findfont: Font family ['IPAexGothic'] not found. Falling back to DejaVu Sans.
  (prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext]))
￼
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力python
#グラフを描画
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

def draw_graph(index):
    plt.figure()
    plt.plot(range(0,len(index)),index,marker=".")
    plt.xlabel("x軸")
    plt.ylabel("y軸")
    plt.grid(True)
```
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
python3.7,Anaconda