! git clone https://github.com/tendo-sms/python_intermediate_2022
! ls

import matplotlib.pyplot as plt

# Figureオブジェクトの作成
fig = plt.figure()

# Axesオブジェクトの作成
ax = fig.subplots()

# グラフの作成
ax.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [0, 0.1, 0.25, 0.7, 1, 0.8, 0.2])

# グラフの表示
fig.show()

# 終了時はcloseを実行するようにしましょう。環境によってはメモリを圧迫することがあります。
# closeを実行してしまうと表示が消えてしまうので、今回はコメントアウトしています。
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

# グラフの作成
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [0, 0.1, 0.25, 0.7, 1, 0.8, 0.2])

# グラフの表示
plt.show()

# plt.close()

import matplotlib.pyplot as plt

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

# X軸データ
data_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# Y軸データ
data_y = [0, 0.1, 0.25, 0.7, 1, 0.8, 0.2]

# グラフの作成
ax.plot(data_x, data_y, linestyle="--", linewidth=2.0, color="b", marker="s", label="legend1")

ax.legend(labels=["legend1"], loc="upper left", fontsize=12)  # 凡例表示

fig.show()

# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

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

data_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
data_y = [0, 0.1, 0.25, 0.7, 1, 0.8, 0.2]

# 表示範囲の指定
ax.set_xlim(3, 6)  # いくつ以上、いくつ以下の範囲をプロットするか

ax.plot(data_x, data_y, linestyle="--", linewidth=2.0, color="b", marker="s")

fig.show()

# plt.close(fig)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

# X軸のデータ
data_x = np.arange(0.1, 20.0, 0.1)
# Y軸のデータ(指数関数)
data_y = np.exp(data_x)

# 対数軸に設定
ax.set_yscale("log")

ax.plot(data_x, data_y)
fig.show()
# plt.close(fig)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker

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

data_x = np.arange(0.1, 20.0, 0.1)
data_y = np.exp(data_x)

# メジャーロケータ（ラベル付きのメモリ）を4刻みで設定
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(4))

# マイナーロケータ（ラベル無しの細かいメモリ）を2刻みで設定
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(2))

# Y軸をログスケールに設定
ax.set_yscale("log")

# 縦軸の表記を10^3ではなく1.0e+3という指数表記に統一
ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter("{x:.1e}"))

ax.plot(data_x, data_y)
fig.show()
# plt.close(fig)

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter

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

# X軸データをdatetime形式で用意
data_x = [
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 14, 00),
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 15, 00),
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 16, 00),
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 17, 00)
]
data_y = [0, 0.5, 1, 0.2]

# メモリの表示位置を設定
ax.set_xticks(data_x)

# メモリの表記を設定(datetimeのstrftimeの形式で設定する)
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter("%Y/%m/%d\n%H:%M"))

ax.plot(data_x, data_y)
fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

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

data_x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
data_y = [0, 0.1, 0.25, 0.7, 1, 0.8, 0.2]

# タイトルを設定
ax.set_title("タイトル")

# X軸のラベル設定
ax.set_xlabel("X軸のラベル")

# Y軸のラベル設定
ax.set_ylabel("Y軸のラベル")

# グリッド線を表示
ax.grid(True)

ax.plot(data_x, data_y)
fig.show()
# plt.close(fig)

from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# フォントファイルをMatplotlibに認識させる
fp = font_manager.FontProperties(fname=Path.cwd().joinpath("python_intermediate_2022", "04_matplotlib", "NotoSansJP-Medium.otf"))

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

# フォントの設定
hfont = {"fontproperties": fp, "size": 15}
ax.set_title("グラフのタイトル", **hfont)

# X軸のラベル設定
ax.set_xlabel("X軸のラベル", **hfont)

# Y軸のラベル設定
ax.set_ylabel("Y軸のラベル", **hfont)

# グリッド線を表示
ax.grid()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [0, 0.5, 1, 0.2])
fig.show()

# 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

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

# X軸データ
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# グラフの高さデータ
height = [100, 200, 300, 400, 500]

# 棒グラフの作成
ax.bar(x, height, width=1.0, linewidth=2.0, edgecolor="k", facecolor="c", align="edge")

fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

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

x = [1, 2, 3, 4, 5]
height = [100, 200, 300, 400, 500]

# X軸をログスケールに設定
ax.set_xscale("log")

# Y軸をログスケールに設定
ax.set_yscale("log")

ax.bar(x, height, width=1.0, linewidth=2.0, edgecolor="k", facecolor="c", align="edge")

fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

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

# ヒートマップの2次元Arrayの作成
data = [
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 
    [1, 1.3, 1.6, 2, 2.3],
    [2.5, 2.7, 10, 2.7, 2.5],
    [2.3, 2, 1.6, 1.3, 1],
    [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
]

# ヒートマップの作成
im = ax.imshow(data)

# カラーバーの作成
fig.colorbar(im)

# 目盛りの削除
ax.set_axis_off()

fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

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

data = [
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 
    [1, 1.3, 1.6, 2, 2.3],
    [2.5, 2.7, 10, 2.7, 2.5],
    [2.3, 2, 1.6, 1.3, 1],
    [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
    ]

# 規格化方法を指定して、ヒートマップを作成
im = ax.imshow(data, norm=LogNorm())

fig.colorbar(im)

ax.set_axis_off()
fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

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

data = [
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 
    [1, 1.3, 1.6, 2, 2.3],
    [2.5, 2.7, 10, 2.7, 2.5],
    [2.3, 2, 1.6, 1.3, 1],
    [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
    ]

# vmin、vmaxでカラーバーの最小値、最大値を指定
im = ax.imshow(data, vmin = 0, vmax = 3)
fig.colorbar(im, extend="max")  # extend="max"で最大値を超える場合があることを表現

ax.set_axis_off()
fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import cm

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

data = [
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 
    [1, 1.3, 1.6, 2, 2.3],
    [2.5, 2.7, 10, 2.7, 2.5],
    [2.3, 2, 1.6, 1.3, 1],
    [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
    ]

im = ax.imshow(data, cmap=cm.jet)  # カラーマップをjetに設定
fig.colorbar(im)

ax.set_axis_off()
fig.show()
# plt.close(fig)

import matplotlib.pyplot as plt

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

data = [
    [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], 
    [1, 1.3, 1.6, 2, 2.3],
    [2.5, 2.7, 10, 2.7, 2.5],
    [2.3, 2, 1.6, 1.3, 1],
    [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
  ]

im = ax.imshow(data, vmin = 0, vmax = 3)
fig.colorbar(im)

# 余白あり
fig.savefig("loose.png", dpi=100, format="png")

# 余白を削除
fig.savefig("tight.png", dpi=100, format="png", bbox_inches="tight")

# plt.close(fig)

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter

data_x = [
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 14, 00),
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 15, 00),
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 16, 00),
    datetime.datetime(2022, 12, 1, 17, 00)
]
oresen_data_y = [1, 1.5, 2, 2.2]

bou_data_y = [0.2, 0.5, 1, 0.8]


####### ここから回答例 #######

fp = font_manager.FontProperties(fname=Path.cwd().joinpath("python_intermediate_2022", "04_matplotlib", "NotoSansJP-Medium.otf"))

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

ax.set_xticks(data_x)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=45)

hfont = {"fontproperties": fp, "size": 15}
ax.set_title("演習問題", **hfont)

ax.set_xlabel("X軸のラベル", **hfont)

ax.set_ylabel("Y軸のラベル", **hfont)

ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter("%Y/%m/%d %H:%M"))

ax.plot(data_x, oresen_data_y, linestyle="-.", linewidth=2.0, color="b", marker="D", label="折れ線")
ax.bar(data_x, bou_data_y, width=datetime.timedelta(hours=1)*0.8, linewidth=2.0, edgecolor="k", facecolor="c", label="棒")

ax.legend(prop=fp)

ax.grid()

fig.show()

fig.savefig("practice.jpg", dpi=300, format="jpg")

# fig.close()