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# 2022年度 情報とデータの基礎 第5回<br>サイエンス・スキルII データ科学の基礎(1): グラフ描画

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# 今回のやることリスト
1. Google Colaboratory の起動
2. 電卓として使ってみる
4. グラフの描画
5. CSVファイルからのグラフの描画
6. 課題2 「出身地最寄りの気象グラフを作成せよ」

# 1. Google Colaboratory の起動
1. https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb にアクセスする．初めてアクセスすると，下記のような画面が現れるので，右上の「ログイン」から東北大メールIDでログインする．
2. ログインすると右上のアイコンが「接続中」→「初期化中」となった後，赤丸のような表示になる
これは，**自分に割り当てられた仮想マシンのメモリとディスクの容量** を表している．カーソルを置いてみると，なかなかのスペック（下記の例ではRAM 12.72GB, ディスク 107.77GB)が表示される
3. Colaboratory(以下，Colab)が提供するこの仮想環境上で は，Python という言語を使ったデータ分析やプログラミングができる．標準的なモジュール・ライブラリは既に入っているが，自分で探してきたモジュールをインストールすることもできる．
4. それぞれのセルは，左上の再生マーク：
<img src="https://imgur.com/GtzwWzr.png" width="200">
をクリックするか，**Shift+Return** で実行できる．

# 2. 電卓として使ってみる
1. Classroom＞授業＞参考資料＞Colabで電卓＋Colabでグラフ描画を開く＞Colabを電卓として使う(もしくは[Github版](https://github.com/nagae/ICL_B_2022/blob/main/Colab%E3%82%92%E9%9B%BB%E5%8D%93%E3%81%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E4%BD%BF%E3%81%86.ipynb)) にアクセス
2. Colaboratory で開いて順に実行してみる．

# 3. グラフの描画
1. Classroom＞授業＞参考資料＞Colabで電卓＋Colabでグラフ描画を開く＞Colabでグラフ描画 (もしくは[Github版](https://github.com/nagae/ICL_B_2022/blob/main/Colab%E3%81%A6%E3%82%99%E3%82%AF%E3%82%99%E3%83%A9%E3%83%95%E6%8F%8F%E7%94%BB.ipynb))にアクセス
3. Colaboratory で開いて順に実行してみる．

# 4. CSVファイルからのグラフの描画
1. Classroom＞授業＞参考資料＞Colabで電卓＋Colabでグラフ描画を開く＞Colab気象庁CSVファイルを読み込む (もしくは[Github版](https://github.com/nagae/ICL_B_2022/blob/main/Colab%E6%B0%97%E8%B1%A1%E5%BA%81CSV%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%82%80.ipynb))にアクセス．
2. Colaboratory で開いて順に実行してみる．

# （おまけ）豆腐回避
`matplotlib` でグラフのタイトルや軸のラベルに日本語を使うと，下記のような **お豆腐** に変換されてしまう．


これを回避するための方法を
Classroom＞授業＞参考資料＞Colabで電卓＋Colabでグラフ描画を開く＞Colabで日本語表示 (もしくは[Github版](https://github.com/nagae/ICL_B_2022/blob/main/Colab%E3%81%A7%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E8%A1%A8%E7%A4%BA.ipynb))に記載したので参考にして欲しい．

# 5. 課題2「出身地最寄りの気象グラフを作成せよ」
ここまでの知識を使って，**自分の出身地の最寄りの地点**の**2021年**における各月の**平均気温**および**月間降水量**のグラフを作成せよ．日本国外出身の学生については，任意の地点のデータを利用してよい．ただし，作成するグラフは，下記を満足すること：
- グラフのタイトルには観測地点名称と観測年を記述すること（e.g. `Sendai(2020)`)．
- x軸, y1軸, y2軸のそれぞれに，見出し，目盛りおよび単位を適切に記載すること．
## 提出物および提出期限
以下の2つ（もしくは3つ）を Google classroom の**課題2**から提出せよ．ただし，ファイル名の`C9TB9999`は自分の学籍番号に置き換えること．
1. `C9TB9999_weather.pdf` : 生成されたグラフを **PDF形式のファイル** で保存したもの．
2. `C9TB9999_plot.ipynb` : 上述のグラフを作成するのに用いた Colab Notebook ([ipynb形式](https://ipython.org/ipython-doc/dev/notebook/nbformat.html))
3. `C9TB9999_data.csv`: CSVファイルを読み込んでグラフを作成した場合，そこで読み込んだCSVファイル．

**提出期限：2022年6月1日（水）23:59**

## 評価基準
### 必須要素（守られていない場合は減点）
- **提出ファイル名** および**ファイル形式**が適切である(`.pdf`, `.ipynb`, `.csv` の拡張子に合ったファイル形式であること)
- 気温と降水量が**明確に区別**できる
- **グラフのタイトル**，各軸の**見出し・目盛・単位**が適切である
### 加点要素（例示するような工夫・努力がある場合は加点）
#### 技術の習熟
- **CSVファイルを読み込んで**プロットしている（ただし，適切な Colab Notebook とCSVファイルが添付されている場合に限る）．
- **講義で紹介していない**関数・機能を使っている（その場合，短くてよいので，何をするための機能なのかをコメントで記載すること）．
#### 独創性
- **見易さを向上させるための工夫**（e.g. 線の太さやポイントの大きさを変更）．
- **他のデータの活用**（e.g. 全国平均や平年値との比較，日照量データなどの利用）．

## 課題の進め方
以下，`C9TB9999`は自分の学籍番号に置き換えて読むこと．
1. [気象庁の過去の気象(2021)](https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php?year=2021)にアクセスし「地点」「年月日」「データの種類」を選択する．
- 地点: 自分の出身地の最寄りの地点（留学生の場合は任意の地点のデータを利用して良い）
- 年月日：年だけを選択
- データの種類：「月ごとの値を表示」を選択
**【注意!!】** 下の画像は 2019年のデータ作成例になっていますが，皆さんは **2021年のデータ** を使って下さい．
2. 表示されるデータから「平均気温」と「月ごとの合計降水量」を取得し[Colabでグラフ描画](https://github.com/nagae/ICL_B_2022/blob/main/Colab%E3%81%A6%E3%82%99%E3%82%AF%E3%82%99%E3%83%A9%E3%83%95%E6%8F%8F%E7%94%BB.ipynb) の `temp` と `prep` を適切に書き換えてグラフを描画する．
3. CSVファイルからのグラフの描画に挑戦してもいい．[Colab気象庁CSVファイルを読み込む](https://github.com/nagae/ICL_B_2022/blob/main/Colab%E6%B0%97%E8%B1%A1%E5%BA%81CSV%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%82%80.ipynb)を参考にして，気象庁からダウンロードした`data.csv`を用いて，グラフを描画する．
4. グラフを描画したら `savefig` 関数を使い，グラフを `C9TB9999_weather.pdf` という名前で保存し，ダウンロードする．
5. グラフ描画に用いた Colab Notebook のメニューから 「`.ipynb`をダウンロード」を選び，`C9TB9999_plot.ipynb` という名前に変更する
なお，ダウンロードした `.ipynb` ファイルは，通常，ダブルクリックしても開くことはできない．適切なファイルがDLできているか確認するには，`ipynb`のビューワーアプリを入れるか，ダウンロードしたファイルを Google Drive において Colab で開くか（こちらの方が手っ取り早い）すること．
6. CSVを用いてグラフを描画する場合，`data.csv`を`C9TB9999_data.csv`という名前に変更する．
7. Classroom＞授業＞課題＞課題1 から，`C9TB9999_weather.pdf`，`C9TB9999_plot.ipynb`および（必要に応じて）`C9TB9999_data.csv` を提出する．
8. 課題の提出方法については[こちら](https://support.google.com/edu/classroom/answer/6020285?co=GENIE.Platform%3DDesktop&hl=ja)も参照のこと．