コーヒーを飲むのに高額な小型高性能ミルを買うべきか

最近家でコーヒーを毎日4~5杯は飲んでいるのですが、ふと随分前に欲しいと思ったコーヒーミルを思い出しました。こちらの商品です。

これで淹れるコーヒーはさぞ美味しいことでしょう！ですが￥46,800もします。美味しいコーヒーにここまでお金をかけれますかね？で、ちょっと思い立ったのでスタバでドリップコーヒーを飲むのと、このミルを買って豆を挽いて飲む場合の比較をしてみました。スタバでドリップコーヒーを飲むと税込み320円ですね。

・スターバックス®　ドリップコーヒー　¥290（税込み¥320）

https://product.starbucks.co.jp/beverage/drip/4524785000018/?category=beverage%2Fdrip
スタバで豆を購入する場合は250gで1562円でした。他に安いものもありますが、一旦これで計算してみます。
・スターバックス® リフトバリーブレンド(250g)　 ¥1,420 （税込み¥1562）

https://product.starbucks.co.jp/beans/dark/4524785415102/?category=beans
まず、スタバのコーヒー（ショート:¥320税込)）を毎日1杯飲んだ場合の1年間の金額

￥320 * 365日 = ￥116,800
スタバの豆（250g:￥1,562税込）を買って毎日1杯飲んだ場合の金額　（※1杯10gとして1562/25 = ￥63）

￥63 * 365日 = ￥22,995
1年間だと豆を購入して飲むほうが93805円安いですね。これだと、みるっこDXを買っても全然良さそうですね！グラフにしてみました。せっかくなので25日ごとに250gの豆を購入する階段状のグラフにしてみました。

一目瞭然ですね！これだとみるっこDX買ってもいいんじゃないか！って、いやいやスタバのコーヒーを毎日飲むほど裕福な身分じゃないですね。せめて毎日飲むなら懐に優しいセブンイレブンの100円コーヒーじゃないですかね。なのでセブンイレブンのコーヒーをグラフに追加しました。

一年ではセブン100円コーヒーを毎日飲んでたほうが安いですね。期間を4年間にしてみます。

これだと豆＋みるっこDXが安くなりますね。毎日セブンのコーヒー飲むより、いろんなコーヒー豆を買ってきて、いろんな味のコーヒーを飲むほうがいい気がします。ということで、これを参考にみるっこDXを買うか検討に役立ててもらえば嬉しいです。自分はというと、このミルを置くスペースもないし、今ある安いミルで十分なので当分は買わないことにします！
以下はグラフ作成のコードです

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt 
import japanize_matplotlib

plt.style.use('fivethirtyeight')
font = {'family':'Meiryo','size' : 10}
matplotlib.rc('font', **font)

#期間の設定
kikan = 365 * 4
x = np.arange(0, kikan, 1) #

#スタバショートサイズ320円を毎日買う
y1 = 320 * x

#25日ごとに1562円の豆を買う
#みるっこは47000円として計算
y2 =  1562 * np.floor((x-25)/25 +1) + 1562 + 47000

#セブンイレブンのコーヒー100円を毎日買う
y3 = 100 * x

# グラフの設定
plt.figure(figsize=(7, 4), dpi=100)
plt.plot(x, y1, lw=3,label="スタバコーヒー") # プロット
plt.plot(x, y2, lw=3,label="スタバ豆+みるっこ") # プロット
plt.plot(x, y3, lw=3,label="セブン100円コーヒー") # プロット
plt.xlim(0, kikan)  # x軸の範囲
plt.ylim(0, 200000) # y軸の範囲
plt.legend()
plt.ylabel("金額")
plt.xlabel("経過日数")
plt.show() # グラフを出力

<参考> ・タクシー料金の計算式（ガウス記号について）
http://www7b.biglobe.ne.jp/~math-tota/su3/taxi.htm ・numpy.floor()　床関数
x 以上の最大の整数を返します。すなわち数値 x を切り捨てます。引数が負のときは 0 から遠いほうの整数を返します。引数として配列を渡した場合は、要素をすべて切り捨てます。
https://python.atelierkobato.com/ceil/#outline__2_1 以上

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