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[[PythonTutorial]]
* Pythonを使ったデータ解析その1 [#p8db5abe]
#contents
** 準備 [#d44aa4e0]
[[ex1.zip>https://granite.phys.s.u-tokyo.ac.jp/wiki/Lab/?...
をダウンロードして展開し，ex1.ipynbを開く
*** 中身について [#y6c67512]
- ex1.ipynb: メインのデータ解析をするnotebook
- data1_*: 伝達関数の測定データ． 周波数/ゲイン[dB]/位相[...
** データの読み込み [#le086ee2]
まず解析するデータの読み込みを行う．まずは numpy.loadtxt ...
メインのデータはどのファイルも同じだが，拡張子やエンコー...
これらのデータ形式は実際に実験室で測定した場合に得られる...
*** data1_1.txt [#la911823]
ただのテキストファイル．
np.loadtxt(読み込むファイルのパス)
で読み込み， np.ndarray 形式で出力する．
*** data1_2.txt [#r9173e0a]
↑のデータにヘッダーがついていて，カンマで区切られている．...
np.loadtxt(読み込むファイルのパス, skiprows=読み飛ばす行...
*** data1_3.csv [#ne7b4ea0]
中身はdata1_2.txt と同じだが，ファイル形式がcsvになってい...
ファイル形式が.csvだろうと.txtだろうと numpy.loadtxt で読...
np.loadtxt(読み込むファイルのパス, skiprows=読み飛ばす行...
文字コードでエラーが出た時は大体shift-jisになっているせい...
*** data1_4.csv [#l026e577]
これまで numpy.loadtxt で読んできたが，ここでは pandas.re...
今回はデータ量が少ないために気にならないが，実は numpy.lo...
対して pandas.read_csv はかなり高速（一説には100倍以上の...
pd.read_csv(読み込むファイルのパス, skiprows=読み飛ばす...
出力結果は pandas.dataframe という形式でそのままでは使い...
なので，numpy.ndarray 形式に変換して使うとよい．
そのためには，pandas.dataframe の後ろに .values をつける．
dataframe = pd.read_csv(読み込むファイルのパス, skiprows...
data = dataframe.values
** プロット [#tc4fb608]
読み込んだデータのプロットをする．
この辺は個人の好みが出るところなので，自由にカスタマイズ...
*** プロットサイズの指定 [#d2c3357f]
デフォルトでプロットすると，かなり小さな図になってしまう...
plt.figure(figsize=プロットサイズ)
と最初に指定する．
デフォルトは[6.4, 4.8]だが，例えば[12,10]とするとほぼ倍の...
plt.figure(figsize=[12,10])
*** 対数スケール [#z81de0df]
デフォルトでは線形スケールだが，両対数・片対数でプロット...
そういった場合は
plt.xscale("log") # x軸を対数スケールに
plt.yscale("linear") # y軸を線形スケールに
などとすると，各軸のスケールを線形/対数に設定できる．
またプロットの時点で
plt.loglog(x,y) # 両対数プロット
plt.semilogx(x,y) # x軸が対数，y軸が線形の片対数プロット
とすることでも可能．
*** 軸設定 [#c495aa3d]
軸ラベルは
plt.xlabel(ラベル名) # x軸のラベル
plt.ylabel(ラベル名) # y軸のラベル
で設定できる．
軸の目盛はデフォルトでは自動で設定されるが，自分で指定す...
plt.yticks(目盛のリスト)
とする．~
位相をプロットする時は90º刻みなどで指定するとわかりやすい．
*** グリッド [#u67fed4c]
グリッドは
plt.grid()
で描くことができる．
デフォルトでは主軸のグリッドだけ引かれるが，
plt.grid(which="minor")
とすると副軸のグリッドを引ける．
*** 複数のプロットを並べる [#k55de647]
複数のグラフを同じ画面上に配置したい時は， plt.subplot を...
ax1 = plt.subplot(行数，列数，何番目か)
プロットする時は
ax1.plot(x,y)
などとすればよい．
各プロットの幅を変えたい場合， matplotlib.gridspec を用い...
GS = matplotlib.gridspec.GridSpec(行数，列数)
例えば2つのグラフを縦に並べて，高さを 2:1 にしたければ
GS = matplotlib.gridspec.GridSpec(3,1)
ax1 = plt.subplot(GS[:2])
ax2 = plt.subplot(GS[2])
のようにすればよい．
** フィッティング [#ycc6f416]
フィッティングをする方法はいくつかあるが，ここでは scipy....
以下では，データに対して未知パラメーターが2つ(a,b)の関数f...
*** フィッティングする関数の定義 [#y7b94f57]
フィットさせたい関数を定義する．
def f(x, a, b):
# 定義文
ここで引数の1番目は必ずデータのx軸の値になるようにする．
2番目以降の引数がフィットさせるパラメーターに対応する．
*** フィッティング [#u1d57f34]
scipy.optimize.curve_fit は
scipy.optimize.curve_fit(関数名, データx, データy)
と使う．出力結果は[推定した値，推定値の共分散行列]となる．~
例えば，データ列 x, yに対して関数f(x,a,b)をフィッティング...
params, cov = scipy.optimize.curve_fit(f, x, y)
などと書く．
ここでは params[0] がaの推定値， params[1]がbの推定値で，
sqrt(cov[0,0])がaのフィッティングの誤差，
sqrt(cov[1,1])がbのフィッティングの誤差になる．
*** 初期値を指定してフィッティング [#v15edeae]
フィッティングの精度が初期パラメーターに敏感な場合はよく...
初期パラメーターの指定は
scipy.optimize.curve_fit(関数名, データx, データy, p0=(...
とすればよい．
終了行:
[[PythonTutorial]]
* Pythonを使ったデータ解析その1 [#p8db5abe]
#contents
** 準備 [#d44aa4e0]
[[ex1.zip>https://granite.phys.s.u-tokyo.ac.jp/wiki/Lab/?...
をダウンロードして展開し，ex1.ipynbを開く
*** 中身について [#y6c67512]
- ex1.ipynb: メインのデータ解析をするnotebook
- data1_*: 伝達関数の測定データ． 周波数/ゲイン[dB]/位相[...
** データの読み込み [#le086ee2]
まず解析するデータの読み込みを行う．まずは numpy.loadtxt ...
メインのデータはどのファイルも同じだが，拡張子やエンコー...
これらのデータ形式は実際に実験室で測定した場合に得られる...
*** data1_1.txt [#la911823]
ただのテキストファイル．
np.loadtxt(読み込むファイルのパス)
で読み込み， np.ndarray 形式で出力する．
*** data1_2.txt [#r9173e0a]
↑のデータにヘッダーがついていて，カンマで区切られている．...
np.loadtxt(読み込むファイルのパス, skiprows=読み飛ばす行...
*** data1_3.csv [#ne7b4ea0]
中身はdata1_2.txt と同じだが，ファイル形式がcsvになってい...
ファイル形式が.csvだろうと.txtだろうと numpy.loadtxt で読...
np.loadtxt(読み込むファイルのパス, skiprows=読み飛ばす行...
文字コードでエラーが出た時は大体shift-jisになっているせい...
*** data1_4.csv [#l026e577]
これまで numpy.loadtxt で読んできたが，ここでは pandas.re...
今回はデータ量が少ないために気にならないが，実は numpy.lo...
対して pandas.read_csv はかなり高速（一説には100倍以上の...
pd.read_csv(読み込むファイルのパス, skiprows=読み飛ばす...
出力結果は pandas.dataframe という形式でそのままでは使い...
なので，numpy.ndarray 形式に変換して使うとよい．
そのためには，pandas.dataframe の後ろに .values をつける．
dataframe = pd.read_csv(読み込むファイルのパス, skiprows...
data = dataframe.values
** プロット [#tc4fb608]
読み込んだデータのプロットをする．
この辺は個人の好みが出るところなので，自由にカスタマイズ...
*** プロットサイズの指定 [#d2c3357f]
デフォルトでプロットすると，かなり小さな図になってしまう...
plt.figure(figsize=プロットサイズ)
と最初に指定する．
デフォルトは[6.4, 4.8]だが，例えば[12,10]とするとほぼ倍の...
plt.figure(figsize=[12,10])
*** 対数スケール [#z81de0df]
デフォルトでは線形スケールだが，両対数・片対数でプロット...
そういった場合は
plt.xscale("log") # x軸を対数スケールに
plt.yscale("linear") # y軸を線形スケールに
などとすると，各軸のスケールを線形/対数に設定できる．
またプロットの時点で
plt.loglog(x,y) # 両対数プロット
plt.semilogx(x,y) # x軸が対数，y軸が線形の片対数プロット
とすることでも可能．
*** 軸設定 [#c495aa3d]
軸ラベルは
plt.xlabel(ラベル名) # x軸のラベル
plt.ylabel(ラベル名) # y軸のラベル
で設定できる．
軸の目盛はデフォルトでは自動で設定されるが，自分で指定す...
plt.yticks(目盛のリスト)
とする．~
位相をプロットする時は90º刻みなどで指定するとわかりやすい．
*** グリッド [#u67fed4c]
グリッドは
plt.grid()
で描くことができる．
デフォルトでは主軸のグリッドだけ引かれるが，
plt.grid(which="minor")
とすると副軸のグリッドを引ける．
*** 複数のプロットを並べる [#k55de647]
複数のグラフを同じ画面上に配置したい時は， plt.subplot を...
ax1 = plt.subplot(行数，列数，何番目か)
プロットする時は
ax1.plot(x,y)
などとすればよい．
各プロットの幅を変えたい場合， matplotlib.gridspec を用い...
GS = matplotlib.gridspec.GridSpec(行数，列数)
例えば2つのグラフを縦に並べて，高さを 2:1 にしたければ
GS = matplotlib.gridspec.GridSpec(3,1)
ax1 = plt.subplot(GS[:2])
ax2 = plt.subplot(GS[2])
のようにすればよい．
** フィッティング [#ycc6f416]
フィッティングをする方法はいくつかあるが，ここでは scipy....
以下では，データに対して未知パラメーターが2つ(a,b)の関数f...
*** フィッティングする関数の定義 [#y7b94f57]
フィットさせたい関数を定義する．
def f(x, a, b):
# 定義文
ここで引数の1番目は必ずデータのx軸の値になるようにする．
2番目以降の引数がフィットさせるパラメーターに対応する．
*** フィッティング [#u1d57f34]
scipy.optimize.curve_fit は
scipy.optimize.curve_fit(関数名, データx, データy)
と使う．出力結果は[推定した値，推定値の共分散行列]となる．~
例えば，データ列 x, yに対して関数f(x,a,b)をフィッティング...
params, cov = scipy.optimize.curve_fit(f, x, y)
などと書く．
ここでは params[0] がaの推定値， params[1]がbの推定値で，
sqrt(cov[0,0])がaのフィッティングの誤差，
sqrt(cov[1,1])がbのフィッティングの誤差になる．
*** 初期値を指定してフィッティング [#v15edeae]
フィッティングの精度が初期パラメーターに敏感な場合はよく...
初期パラメーターの指定は
scipy.optimize.curve_fit(関数名, データx, データy, p0=(...
とすればよい．
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