!wget https://github.com/tendo-sms/python_beginner_2023/raw/main/files_5/files.zip .
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import matplotlib.pyplot as plt

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot([1, 2, 3], [10, 100, 1000])

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum1.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
# 引数にはpandasのSeriesを指定する
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity"])

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む ★読み込むファイルを変更
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット ★変更
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"])
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"])

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成 ★引数を変更
ax = fig.subplots(2, 1)

# 折れ線グラフのプロット ★2つのプロットに変更
ax[0].plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"])
ax[1].plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"])

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット ★引数を追加
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--")

# グラフのタイトルを設定 ★追加
ax.set_title("Spectrum Graph")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# グラフのタイトルを設定 ★位置を変更
ax.set_title("Spectrum Graph")

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--")

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Spectrum Graph")

# 軸のラベルを設定 ★追加
ax.set_xlabel("Wavelength")
ax.set_ylabel("Intensity")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット ★引数を変更
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red", label="Intensity1")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--", label="Intensity2")

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Spectrum Graph")

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("Wavelength")
ax.set_ylabel("Intensity")

# 凡例を設定 ★追加
ax.legend()

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red", label="Intensity1")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--", label="Intensity2")

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Spectrum Graph")

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("Wavelength")
ax.set_ylabel("Intensity")

# 凡例を設定
ax.legend()

# 補助線を設定 ★
ax.grid()

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# フォントマネージャーのインポート ★追加
from matplotlib import font_manager

# フォントファイルをMatplotlibに認識させる ★追加
fp = font_manager.FontProperties(fname="NotoSansJP-Medium.otf")

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red", label="Intensity1")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--", label="Intensity2")

# フォントの設定 ★
hfont = {"fontproperties": fp, "size": 15}

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("スペクトルのグラフ", **hfont)

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("波長", **hfont)
ax.set_ylabel("強度", **hfont)

# 凡例を設定
ax.legend()

# 補助線を設定
ax.grid()

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.font_manager as fm

font_list = [f.name for f in fm.fontManager.ttflist]

font_list

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("spectrum2.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity1"], color="red", label="Intensity1")
ax.plot(df["Wavelength"], df["Intensity2"], linestyle="--", label="Intensity2")

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Spectrum Graph")

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("Wavelength")
ax.set_ylabel("Intensity")

# 凡例を設定
ax.legend()

# 補助線を設定
ax.grid()

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフの保存 ★追加
fig.savefig("spectrum_graph.jpg", dpi=100, format="jpg")

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("scatter.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 散布図のプロット ★線グラフのplotをscatterに変更
ax.scatter(df["Content"], df["Hardness"])

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Scatter")

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("Content")
ax.set_ylabel("Hardness")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをデータフレームに読み込む
df = pd.read_csv("hist.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# ヒストグラムのプロット ★線グラフのplotをhistに変更
ax.hist(df["Particle size"], bins=10)

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Histgram")

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("Particle size (nm)")
ax.set_ylabel("Frequency")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# CSVファイルをpandasのデータフレームへ読み込む
df = pd.read_csv("heatmap.csv")

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# ヒートマップの作成
im = ax.imshow(df)

# カラーバーの作成
fig.colorbar(im)

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Heatmap")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import pandas as pd

# CSVファイルをpandasのデータフレームへ読み込む
df = pd.read_csv("heatmap.csv")

fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()

# ヒートマップの作成 ★変更
im = ax.imshow(df, cmap="autumn")

# カラーバーの作成
fig.colorbar(im)

# グラフのタイトルを設定
ax.set_title("Heatmap")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

# Figureの作成
fig = plt.figure()

# Axesの作成
ax = fig.subplots()

# 折れ線グラフのプロット
ax.plot([1, 2, 3], [10, 100, 1000])

# 軸のラベルを設定
ax.set_xlabel("X-Axis")
ax.set_ylabel("Y-Axis")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

# 折れ線グラフのプロット
plt.plot([1, 2, 3], [10, 100, 1000])

# 軸のラベルを設定
plt.xlabel("X-Axis")
plt.ylabel("Y-Axis")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close()

import matplotlib.pyplot as plt

# ★Axesインタフェース★で折れ線グラフを作成
# fig1 = plt.figure()
# ax1 = fig1.subplots()
# ax1.plot([0, 1, 2], [10, 100, 1000])

# ★Axesインタフェース★で散布図を作成
fig2 = plt.figure()
ax2 = fig2.subplots()
ax2.scatter([0, 1, 2, 3, 4], [50, 20, 30, 10, 20])

# ★Axesインタフェース★で折れ線グラフを作成
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.subplots()
ax1.plot([0, 1, 2], [10, 100, 1000])

# ★pyplotインタフェース★で軸にラベルを付与
plt.xlabel("X-Axis")
plt.ylabel("Y-Axis")

# グラフの画面表示
plt.show()

# グラフのクローズ
plt.close(fig1)
plt.close(fig2)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("spectrum1.csv")
df.plot("Wavelength", "Intensity", linestyle="--")

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.pairplot(iris)

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# プロットデータの作成
t = np.linspace(0, 10*np.pi, 1000)
x = np.cos(t)
y = np.sin(t)
z = t

# グラフを作成
fig = go.Figure(data=go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='lines'))
fig.show()