import datetime

print(datetime.date.today())
print(datetime.datetime.today())
print(datetime.time(12,59,33, microsecond=333333, tzinfo=datetime.timezone.utc))

print(datetime.datetime.today().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S"))

import time

time.sleep(3)

import pandas as pd       ## pandas 라이브러리

f1 = "E:\\Fear\\Univ\\4-2\\대기정보전산학\\실습\\co2.csv"
f2 = "E:\\Fear\\Univ\\4-2\\대기정보전산학\\실습\\1880-2019.csv"

data1 = pd.read_csv(f1, engine='python')

styr = 1900
edyr = 2014+1 # [이상:미만] 이므로 2014 -> 2015

year = data1['year']    ### ['year'] -> year 열만 읽어낸다.
conc = data1['data_mean_global']

time = year[styr:edyr]
co2 = conc[styr:edyr]

print(co2)
## [n번째 줄]     [co2값]

print(co2.head(3))    ## 위에서 n개
print(co2.tail(3))    ## 아래서 n개

import numpy as np        ## numpy 라이브러리

data2 = np.genfromtxt(f2,  encoding='utf8',dtype=None,delimiter=',',names=('year','value'), skip_header=5)
## 변수 / 인코딩 / 혼합 데이터 : dtype=None / 값 사이 구분 / 열 이름 지정 / 머릿말 생략 열 수

size=len(data2)

print(size)

for i in range(0,size):
    t = data2['year'][i]    ## year 열의 i번째 값을 t에 저장
    if t == 1900:
        styr = i
    elif t == 2015:
        edyr = i
    i=i+1
    
print(styr)
print(edyr)

temp = data2['value'][styr:edyr]

print(temp)

%matplotlib notebook  
## matplotlib 그림툴 로드

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(time,co2,'b')   ## 'matplotlib named color' 참고
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('CO₂concentration')  ## 한글 유니코드, 특수문자 모두 사용가능
plt.show()

plt.close()

plt.plot(time,temp,'r')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Global Mean Surface Temperature')
plt.show()

plt.close()

fig, ax1 = plt.subplots()   ## matplotlib.pyplot.subplots 참고
ax2 = ax1.twinx()            ## 축을 하나 더 추가하기 위한 함수 twinx

ax1.set_ylabel('GMST anomaly (C)')            ##
ax1.set_xlabel('Year')                        ##   라벨 지정
ax2.set_ylabel('CO₂(ppm)')                   ##

line1 = ax1.plot(time, temp, color='crimson', label='Global temperature anomaly',linewidth = 1.5)
line2 = ax2.plot(time, co2, color='limegreen', label='CO₂concentration',linewidth = 2.)

lines = line1 + line2                         ## 두 장의 line 그림을 합친 변수
labels = [l.get_label() for l in lines]
ax1.legend(lines, labels, loc='upper left')    ## loc 'location'     ## matplotlin.axes.Axes.legend 참고


plt.show

plt.close()

fig, ax1 = plt.subplots() 
ax2 = ax1.twinx() 

ax1.set_ylabel('GMST anomaly (C)')   
ax1.set_xlabel('Year')     
ax2.set_ylabel('CO₂(ppm)')  
ax1.set_ylim([-0.46,0.72])    ## 범위 조정
ax2.set_ylim([280,390])       ##
ax1.set_xlim([1900,2014])

line1 = ax1.plot(time, temp, color='crimson', label='Global temperature anomaly',linewidth = 1.5)
line2 = ax2.plot(time, co2, color='limegreen', label='CO₂concentration',linewidth = 2.)

lines = line1 + line2      
labels = [l.get_label() for l in lines]
ax1.legend(lines, labels, loc='upper left') 


plt.show

plt.close()

import math    # math 라이브러리를 불러오는 명령어.
            ''' 라이브러리 명령어는 [라이브러리명(혹은 as로 지정한 임의의 명칭)].[명령어]로 사용할 수 있으며.
                명령어 자동완성(혹은 명령어 목록)은 tap 키로 사용 및 확인 가능하다.
            '''

print(math.cos( (300 / 180) * math.pi ))
print(math.factorial(4))

import numpy as np
print(np.__version__)