<div class="reveal">
    <div class="slides">
        <section data-markdown
                data-separator="^\n---\n$"
                data-separator-vertical=">>>$"
                data-vertical="^\n--\n">
            <script type="text/template">
　　～ここに本文～
            </script>
    </div>
</div>

本文のところに丸っとMarkdown記法で書いた本文をコピペします。

注意

Markdownファイルを呼びこむこともできますが、それにはサーバーの設定が必要なので、とても面倒そうでした。そこまでするなら、コピペでも良いかなと想います。

デフォルトでのプレゼン

ブラウザでHTMLファイルを開くとプレゼンテーションになります。

デフォルトのテーマで作るとこのような感じです。「→」のキーでページをめくれます。

f:id:yyhhyy:20160911203002j:plain f:id:yyhhyy:20160911203009j:plain f:id:yyhhyy:20160911203015j:plain

好き嫌いあるかもしれませんが、個人的には好きなテイスト。きっといじればフォントサイズも調整できるのでしょう。

縦方向のスライド

HTMLファイルでのプレゼンの醍醐味は縦方向にもいスライドすることなのですが、何故か私、上手くいきませんでした。。。 *1 こちらのサイト yoghurt1131.hatenablog.com の通り

data-separator-vertical=">>>$"

とすれば下方向へスライドできます

PDFにする

PDFにすることも簡単です。

HTMLをブラウザで開き、URLの所を書き換えます

f:id:yyhhyy:20160911203158j:plain

f:id:yyhhyy:20160911203520j:plain

「#」の前に「?print-pdf」を入れます。

この段階ではレイアウトが崩れますが、Google ChromeのPDF保存機能でPDFにすれば、綺麗なPDFになります。

PDFからPowerPointにする

これは前回 MarkdownのWordにもPowerPointにもなる汎用性の高さに感動 - 広告／統計／アニメ／映画等に関するブログと手法は同じです。

無事、PPTにできるので、誰とでも共有できるわけですが、残念ながら微妙に使いづらいところは使いづらいです。

f:id:yyhhyy:20160911204006j:plain

その他

もっとReveal.js自体の勉強をしたら面白いプレゼンが出来そうです。

そもそもPowerPointでプレゼンする必要性などないのですから。

yoghurt1131.hatenablog.com

*1:2016/9/22更新。

2016-08-27

【備忘録】Rで矢印のグラフを描く

R 統計

グラフにこんな矢印を入れたい時ってありますよね？ f:id:yyhhyy:20160827192859p:plain これは、因子分析をした時のプロットをイメージしています。

色々と調べた結果をデータの準備からプロットまで手順を追ってメモをしておきます。

データの準備

それっぽいデータを乱数で用意

取り敢えず正規分布の乱数を作成。

平均を0、分散を0.5として7つずつ

set.seed(123)
mr1 <- rnorm(7,mean = 0,sd=0.5)
mr2 <- rnorm(7,mean = 0,sd=0.5)

それっぽいイメージ項目の文字列を作成

names <- c("美しい","賢い","派手な","高貴な","個性的な","明るい","温かい")

データフレームを用意してdplyrのbind_colsを使ってデータフレームを作ります（別にcbindでも同じことです）

res <- NULL
res <- as.data.frame(res)
library("dplyr", lib.loc="C:/hogehoge/R-3.2.3/library")
res <- bind_cols(as.data.frame(mr1),as.data.frame(mr2))
res$names <- names

結果、このようなデータを用意しました

mr1         mr2    names
1 -0.28023782 -0.63253062   美しい
2 -0.11508874 -0.34342643     賢い
3  0.77935416 -0.22283099   派手な
4  0.03525420  0.61204090   高貴な
5  0.06464387  0.17990691 個性的な
6  0.85753249  0.20038573   明るい
7  0.23045810  0.05534136   温かい

矢印をひく為のデータを用意

このサイトを参考にしました。

5 functions to do Principal Components Analysis in R · Gaston Sanchez

矢印には出発点とゴール地点とがあります。その値を持ったデータフレームを別途用意すれば良いのです。

arrowsという名称でデータフレームを用意します。

x1,x2が出発点なので"0"。今回のデータのレコード数をnrowで確認して、必要な数だけの0を並べます。 y1,y2はゴール地点なので描画するデータの値と同じです

arrows <- NULL
arrows <- as.data.frame(arrows)
x1 <- rep(0,nrow(res))
y1 <- rep(0,nrow(res))
arrows <- bind_cols(as.data.frame(x1),as.data.frame(y1))
x2 <- res$mr1
y2 <- res$mr2
arrows$x2 <- x2
arrows$y2 <- y2

こんなデータになります

x1 y1          x2          y2
1  0  0 -0.28023782 -0.63253062
2  0  0 -0.11508874 -0.34342643
3  0  0  0.77935416 -0.22283099

ggplotで描く

ggplotの描画範囲を大きくする

グラフの端で文字が消えないよう、x軸 y軸の最大値・最小値を少し大きめに取ります。

有効数字3桁として、0.1だけ絶対値を大きくとりました。

a <- round(max(res$mr1,res$mr2),3) + 0.1
b <- round(min(res$mr1,res$mr2),3) - 0.1

ベースの値をプロット

先ずはデータの値（今回は因子分析の因子負荷量をイメージしています。）をgeom_pointで、質問項目名をgeom_textで、先ほど決めたグラフの軸の値でxlim,ylimで指定します

g <- ggplot(data=res,aes(x=res$mr1,y=res$mr2))
g <- g + geom_point()
g <- g + geom_text(aes(x=res$mr1,y=res$mr2),label=res$names,vjust=-1)
g <- g + xlim(b,a)
g <- g + ylim(b,a)
plot(g)

するとこんなグラフになりますが、ちょっと見辛いです。

f:id:yyhhyy:20160827194219p:plain

縦横の比率を同じにする

グラフの描画エリアが正方形であって欲しい場合があります。今回は、縦も横も因子負荷量ですから、同じスケールでないと正確にイメージできない可視化となってしまいます。

こちらのサイトを参考にしました。

ggplot2: きれいなグラフを簡単に合理的に - Watal M. Iwasaki

g <- g + coord_fixed(ratio=1)

を加えます。

また、負の値を取りますので、0の場所にx軸、y軸の軸がありません。そこで、0の水平線と垂線を引いて見やすくします。色もブルーにしてみました。

g <- g + geom_hline(yintercept = 0,color="blue")
g <- g + geom_vline(xintercept = 0,color="blue")

これでかなり見やすくなりました。

f:id:yyhhyy:20160827194835p:plain

いよいよ矢印を引きます

こちらのサイトを参考にしました。

ggplot2 Quick Reference: geom_segment | Software and Programmer Efficiency Research Group

geom_segmentという関数を使って、先ほど作った矢印用のデータフレームarrowsを対象データとして使います。arrow=arrow()で直線が矢印に変わります。

今回は太さを1にし、色をグレーにしてみました。

g <- g + geom_segment(data=arrows,aes(x=x1,y=y1,xend=x2,yend=y2),colour="gray65",arrow=arrow(),size=1)

f:id:yyhhyy:20160827195149p:plain

細かいこだわり

よくみると矢印が青い線の上に乗っかって青線が消えています。ggplotはグラフのデータにどんどんレイヤーを上乗せしていくので、上のレイヤーにしたデータは後で加えないと行けません。ですので、geom_vlineとgeom_hlineは後ろに順番を入れ替えるべきです。

また、x軸、y軸の目盛りも黒文字の方が読み易いでしょう。

その結果のグラフが最初のグラフのです

f:id:yyhhyy:20160827192859p:plain

全てのコード

set.seed(123)
mr1 <- rnorm(7,mean = 0,sd=0.5)
mr2 <- rnorm(7,mean = 0,sd=0.5)
res <- NULL
res <- as.data.frame(res)
library("dplyr", lib.loc="C:/hogehoge/R-3.2.3/library")
res <- bind_cols(as.data.frame(mr1),as.data.frame(mr2))
res$names <- c("美しい","賢い","派手な","高貴な","個性的な","明るい","温かい")
arrows <- NULL
arrows <- as.data.frame(arrows)
x1 <- rep(0,nrow(res))
y1 <- rep(0,nrow(res))
arrows <- bind_cols(as.data.frame(x1),as.data.frame(y1))
x2 <- res$mr1
y2 <- res$mr2
arrows$x2 <- x2
arrows$y2 <- y2
library("ggplot2", lib.loc="C:/hogehoge/R-3.2.3/library")
a <- round(max(res$mr1,res$mr2),3) + 0.1
b <- round(min(res$mr1,res$mr2),3) - 0.1
g <- ggplot(data=res,aes(x=res$mr1,y=res$mr2))
g <- g + geom_point()
g <- g + geom_text(aes(x=res$mr1,y=res$mr2),label=res$names,vjust=-1)
g <- g + xlim(b,a)
g <- g + ylim(b,a)
g <- g + coord_fixed(ratio=1)
g <- g + geom_segment(data=arrows,aes(x=x1,y=y1,xend=x2,yend=y2),colour="gray65",arrow=arrow(),size=1)
g <- g + geom_hline(yintercept = 0,color="blue")
g <- g + geom_vline(xintercept = 0,color="blue")
g <- g + theme(axis.text.x=element_text(angle=0,colour="black",size=12,hjust=1))
g <- g + theme(axis.text.y=element_text(angle=0,colour="black",size=12))
plot(g)
ggsave(plot=g,file="20160830.png",dpi=300,width=4,height=1.5,scale=3)

2016-08-21

【備忘録】交互作用プロットをggplot2で描く

R 統計

今読んでいる本に「交互作用プロット」というものが出てきました。

マーケティング・データ分析の基礎 (シリーズ Useful R 3)

標準で入っている関数を使っていたので、せっかくならggplot2で描いてみようと思いました。

今回は、そのメモになります。

交互作用プロットとは？

交互作用プロットの例

2つの因子が存在した時に、片方の因子をx軸で、もう片方の因子をグラフの種類（色分け、点線／棒線等）で分けるというものです。

y軸は、平均値をプロットするそうです。

f:id:yyhhyy:20160821153620p:plain

今回始めてみましたが、慣れないとちょっと見辛いですね。

交互作用について

見方や説明の詳細はこちらを参考にして下さい。

7.3 交互作用とは?

statsbeginner.hatenablog.com

折れ線が並行かどうか　⇒　グラフの種類で分けた因子に効果がないか？あるか？
左右で上下があるかどうか　⇒　ｘ軸で分けた因子に効果があるかないか？

ということになります。

標準のグラフで描く

データの準備

このグラフはRのデータセットの中の「ギニアピッグの歯の成長に対するビタミン C の効果」のデータを使っています

len supp dose
1  4.2   VC  0.5
2 11.5   VC  0.5
3  7.3   VC  0.5

「ビタミン C の投与量」(dose)は、(0.5mg,1mg, 2mg)の3種類ありますので、今回の作図の都合により1mgだけ除きました

library("dplyr", lib.loc="C:/hogehoge/soft/r/R-3.2.3/library")
df <- ToothGrowth %>% filter(dose==c(0.5,2))

また、「ビタミン C の投与量」(dose)は数値データなので因子（factor）に変換しておきます

df$dose <- as.factor(df$dose)
str(df)
'data.frame':  20 obs. of  3 variables:
 $ len : num  4.2 7.3 6.4 11.2 5.2 18.5 25.5 32.5 21.5 29.5 ...
 $ supp: Factor w/ 2 levels "OJ","VC": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ dose: Factor w/ 2 levels "0.5","2": 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ...

標準の関数で描く

先ほどの本で紹介されていたinteraction.plot関数を使うと、先ほどのグラフになります。

interaction.plot(df$dose,df$supp,df$len,xlab="ビタミン C の投与量",trace.label="摂取法",ylab="造歯細胞(歯)の成長量")

ggplot2でやってみる

せっかくなら美しいggplot2で描いてみたいものですね。

データの準備

ggplot2の場合は、まずデータの集計が必要です。平均値をプロットするのですから、dplyr/reshape2で集計は簡単です。

先ずはデータを一度分解し、

library("reshape2", lib.loc="C:/hogehoge/r/R-3.2.3/library")
df_m <- melt(df,id.vars = c("supp","dose"))
head(df_m)
supp dose variable value
1   VC  0.5      len   4.2
2   VC  0.5      len   7.3
3   VC  0.5      len   6.4

平均値に集計しなおします。dcastの際にmeanを使います。

df2 <- dcast(df_m,supp+dose~variable,mean)
(df2)
supp dose   len
1   OJ  0.5 14.40
2   OJ    2 26.42
3   VC  0.5  6.86
4   VC    2 25.50

確かにこの表だけではちょっとイメージがつきにくいのかもしれません

ggplot2で描く

なお、ggplot2は非常に優秀なので、連続データでもないものを棒グラフで結ぶことを良しとしません。そのためそのままgeom_lineと書くだけではエラーになってしまいます。

geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group
aesthetic?

なので、無理矢理「supp」（摂取法）をグループだと認識させます。

g <- ggplot(df2,aes(x=dose,y=len,color=supp,group=supp))
g <- g + geom_line(size=2)
g <- g + theme(axis.text.x=element_text(angle=0,colour="black",size=12,hjust=1))
g <- g + theme(axis.text.y=element_text(angle=0,colour="black",size=16))
plot(g)
ggsave(plot=g,file="20160821_2.png",dpi=300,width=4,height=3,scale=2)

するとこのようなグラフになりました。

f:id:yyhhyy:20160821155541p:plain

標準の関数はもっと長体がかかっているようなので、印象を併せる為にもう少し横長にしてみました。

ggsave(plot=g,file="20160821_3.png",dpi=300,width=4,height=1.5,scale=2)

f:id:yyhhyy:20160821155854p:plain

分散分析もしておく

先ほどのデータで交互作用の有無を分散分析で確認しておきます

res <- aov(len~supp+dose+supp:dose,data=df)
summary(res)
Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
supp         1   89.5    89.5   5.748   0.0291 *  
dose         1 1175.0  1175.0  75.493 1.87e-07 ***
supp:dose    1   54.8    54.8   3.519   0.0790 .  
Residuals   16  249.0    15.6                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

supp=摂取法　及び　 dose=ビタミンＣの投下量については、5％の有意水準で”同じである＝効果がない”という帰無仮説は棄却されます。

しかし、supp:dose=摂取法と投下量の交互作用　については、5%以上なので、”同じである＝効果がない”ということは、”滅多にないことではない”ので、交互作用があるとは言い難いようです。

データセットについて

余談ですが、こういう練習用のデータについてなかなか手元にドンピシャなものがないものです。

d.hatena.ne.jp

こういうまとめは本当に助かります

2016-08-20

箱ひげ図とバイオリンプロットの印象の違い

R 統計

データの可視化に於いて重宝されるグラフの一つに「箱ひげ図」というものがあります。

箱ひげ図 - Wikipedia

データの四分位点、中央値、最大値、最小値を記載するのでデータの分布が一覧できるというものです。

しかし箱ひげ図には重大な問題があります。

先ずはプロットしてみる

Rがあれば誰でも持っているアヤメのデータを使います。 ”がく”の長さを取り出して箱ひげ図にしてみます。

f:id:yyhhyy:20160820201652p:plain

当然、最大値と四分位点、最小値と四分位点の間にもデータはあるのですが、箱が四分位点で終わってしまっているため、あたかもそこにはデータが無いような印象ではないでしょうか？

そこでバイオリンプロット

そんな箱ひげ図よりも便利な図としてバイオリンプロットというものが存在します。

f:id:yyhhyy:20160820202436p:plain

ヒストグラムを縦にしたようなもので、これであればデータの凡その分布もわかります

箱ひげ図と比較してみる

こちらのサイトを参考にさせて頂きました。

バイオリンプロットの中にボックスプロットを入れると、より情報量が増えますね。

sugioka.wiki.fc2.com

f:id:yyhhyy:20160820202041p:plain

今回のコード

データの集計まで

ggplotで描けるようにreshapeパッケージでデータを変更

library("reshape2", lib.loc="C:/hogehoge/r/R-3.2.3/library")
iris_m <- melt(iris,id.vars = c("Species"))

こんな感じになります

Species     variable value
1  setosa Sepal.Length   5.1
2  setosa Sepal.Length   4.9
3  setosa Sepal.Length   4.7
4  setosa Sepal.Length   4.6
5  setosa Sepal.Length   5.0
6  setosa Sepal.Length   5.4

そのうち”がく”（＝Sepal）のデータだけをdplyrのfilter関数で抜き出します

library("dplyr", lib.loc="C:/hogehoge/r/R-3.2.3/library")
iris_m_sl <- iris_m %>% filter(variable==c("Sepal.Length"))

tailで後半のデータを確認するとSepal.Lengthだけになっているのがわかります

Species     variable value
145 virginica Sepal.Length   6.7
146 virginica Sepal.Length   6.7
147 virginica Sepal.Length   6.3
148 virginica Sepal.Length   6.5
149 virginica Sepal.Length   6.2
150 virginica Sepal.Length   5.9

ボックスプロット

ggplot2のgeom_boxplotを使います。また先ほどのサイトを参考にして、平均値もサークルでプロットしておきます。

library("ggplot2", lib.loc="C:/hogehoge/r/R-3.2.3/library")
iris_m_sl_g2 <- ggplot(iris_m_sl,aes(x=Species,y=value,color=Species,fill=Species))
iris_m_sl_g2 <- iris_m_sl_g2 + geom_boxplot(color="black")
iris_m_sl_g2 <- iris_m_sl_g2 + stat_summary(fun.y=mean,geom = "point", fill="white",shape=21,size=3) 
iris_m_sl_g2 <- iris_m_sl_g2 + theme(axis.text.x=element_text(angle=0,colour="black",size=12,hjust=1))
iris_m_sl_g2 <- iris_m_sl_g2 + theme(axis.text.y=element_text(angle=0,colour="black",size=16))
plot(iris_m_sl_g2)
ggsave(plot=iris_m_sl_g2,file="iris_m_sl_g_1.png",dpi=300,width=4,height=3,scale=2)

バイオリンプロット

バイオリンプロットはgeom_violinです。

デフォルトでは横幅が調整されてしまうので、データ量も比較したい場合は、scale="count"としておくと良いようです。

library("ggplot2", lib.loc="C:/hogehoge/r/R-3.2.3/library")
iris_m_sl_g <- ggplot(iris_m_sl,aes(x=Species,y=value,color=Species,fill=Species))
iris_m_sl_g <- iris_m_sl_g + geom_violin(scale="count")
iris_m_sl_g <- iris_m_sl_g + theme(axis.text.x=element_text(angle=0,colour="black",size=12,hjust=1))
iris_m_sl_g <- iris_m_sl_g + theme(axis.text.y=element_text(angle=0,colour="black",size=16))
plot(iris_m_sl_g)
ggsave(plot=iris_m_sl_g,file="iris_m_sl_g_2.png",dpi=300,width=4,height=3,scale=2)

みんなのR

バイオリンプロットの方が情報量が多いよ！という話は、

みんなのR 第2版 [ Jared P. Lander ]

ジャンル: 本・雑誌・コミック > 科学・医学・技術 > 数学
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で指摘されていました。

箱ひげ図が先に広がってしまったためにバイオリンプロットは余りメジャーではないようですが（見た目も少し気持ち悪いですし）誤った印象を与えないという意味ではもっと使って欲しいと思います。

2016-08-14

『太陽の牙ダグラム』の「死神の執念」という回の脚本が痺れる__※ネタバレあり

アニメ雑感

近頃意識的に過去の有名作品を観ています。その一環で『太陽の牙ダグラム』を見ている中でとても痺れる回がありました。

脚本が良いのか？演出が良いのか？

この問いかけ自体が不毛で、両方良いにこしたことはありませんが、脚本が良かったのか演出が良かったのかを見極めるのは意外と簡単ではありません。

かのジブリの鈴木さんの指摘はずっと記憶に残っています。

「本当に凄い映画を見たときは、観客はストーリーなんて気にしない」とも言います。

よく、ストーリーのつじつまが合ってないことにケチをつける人がいるけど、問題なのはつじつまが合ってないことではなく、映画が面白くなかったことなんだそうです。

だからこそ、つじつまが合わないことが気になる。

そう鈴木さんは断言しました。

——『コンテンツの秘密　ぼくがジブリで考えたこと』川上量生著～クリエーターはどこで勝負するのかより

www.akiradrive.com

以下、ネタバレ含む

フェスタの手榴弾のくだり

この脚本は素晴らしい！！と思ったのは、フェスタの事故の回、第17話「死神の執念」。

シーンは以下の流れです。

フェスタがハックルを茶化して荒っぽい運転をする度にサイドカーの中で転がる手榴弾×数回＝ 視聴者はハラハラさせられる
無敵かと思われた敵をフェスタの活躍で倒す
仲間の称賛を浴び照れてバイクで走り出すフェスタ
サイドカーの中の手榴弾も転がるがぴょこんとフックに引っかかって小躍りするような動きになる＝ 視聴者はこれを祝福の象徴だとミスリードさせられる
しかしすぐに手榴弾のロックが外れる
仲間の喜ぶシーンがインサートされてからの遠くでの爆発

当初手榴弾はハラハラさせる危険物の印象でしたが、事故の直前では祝福の象徴のように描かれ、視聴者は安心してしまいます。

その隙をつくようにしれっと手榴弾は爆発し、余りの一瞬の出来事に視聴者も置いてけぼりにされます。

手榴弾は視聴者と制作者との対話の為だけのアイテム

手榴弾の存在は視聴者しか知らないので登場キャラクター達の感情の変化には影響はありません。彼等はフェスタの死の理由はわからないまま、次の行動へと移ります。

手榴弾はフィルム制作者と視聴者との間のコミュニケーションの為だけに挿入されたアイテムです。ハラハラさせたり安心させたり驚かせたり、其々のシーンで異なる役割を持たされた象徴的存在です。

このようなアイテムを脚本上に登場させ、視聴者の感情をコントロールするのが脚本の冥利です。

ミスリードは伏線やフラグ同様に重要なテクニック

第20話「偽りのグランプリ」もなかなか唸らせるシーンがあります。

策士ラコックはダンスパーティーでデイジーに花束贈呈のOKの返事を貰い、その流れでデイジーをダンスに誘い軽くデイジーを口説きます。
それを見つめるラルターフ＝ 視聴者はこの時点で”デイジー落ちるんじゃないか？ラコックきたな！”という気持ちになります

～暫くあって～

グランプリに響くキャナリーのセンセーショナルなアジテーション～
やはりクリンが気になるデイジー

全てラコックの思い通りになるのではないか？と思わせておいてからの逆転のグランプリ襲撃シーン。

視聴者を心配させておいてからの逆転というのはとても興奮するもので、このダンスシーンがあってこそキャナリーのアジテーションと盛り上がる民衆のシーンが生きてきます。

良い脚本というものはある

丁度「シン・ゴジラ」を観たばかりで、演出の良さとは？脚本の良さとは？とモヤモヤしていた時にダグラムの17話20話を観て、

やはり良い脚本というものは確実に存在する！

という感動を覚えました。

「死神の執念」が収録されているのは第14話。レンタルだとvol4に入っています。

太陽の牙ダグラム　DVD-BOX ?

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2016-08-13

鷺巣詩郎さんの個人的オススメのサントラ

アニメ雑感

シンゴジラが話題なので、その隙に個人的に好きな鷺巣詩郎サントラを紹介。この機会に是非聞いて欲しいのです。

一番好きなのはEVAの旧シリーズ

全部買いです。新劇場版で音を変えてしまいましたが旧シリーズの方が緊張感があります。何度も聞き直すCDです。

作中でも実にマッチした使われ方をしていて参号機が近づいてくるシーン、マグマダイバーのシーンetc...どこももうこの曲しかない！という感じですよね。

NEON GENESIS EVANGELION

アーティスト: TVサントラ,高橋洋子,CLAIRE
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NEON GENESIS EVANGELION 2

アーティスト: TVサントラ,高橋洋子,CLAIRE,Rei,Aya,Aki
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NEON GENESIS EVANGELION 3

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旧劇もなかなかよいです。TVシリーズと「DEATH & REBIRTH」まではほんと面白い作品なので本編もみて欲しいです。

「エヴァンゲリオン:DEATH」オリジナル・サウンドトラック

アーティスト: サントラ,ラハバリ(アレクサンドル),ラハバリ(アレクサンデル),鷺巣詩郎,スロバキア放送新フィルハーモニー管弦楽団
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メディア: CD
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（最後の１本はおまけみたいなもんだと思っています。。。）

THE END OF EVANGELION ― 新世紀エヴァンゲリオン劇場版

アーティスト: サントラ,ARIANNE,LOREN & MASH,Mike WYZGOWSKI,MASH,庵野秀明,Myra Hess,鷺巣詩郎,JAN PANENKA
出版社/メーカー: キングレコード
発売日: 1997/09/26
メディア: CD
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