【やさしいpython講座】pythonを始めるならここから！

pythonの入門動画です！
自分のことを理系っぽいと思う方におススメです．

今回は後輩教育用のための動画です．
学部生向けに衛星に関わるコンテンツを入れつつ，pythonを始めてもらおうというコンセプトです．

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動画データ

以下データです．

sensordata.csv

34 KB

ファイルダウンロードについて

ダウンロード

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ソースコード

以下を上記のsensordata.csvと同じディレクトリにおいてください

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import numpy as np

# -------------------------------------------------------------------------------
# pandas part
# 簡単にcsvを読み込んでみよう（特徴量も）
# -------------------------------------------------------------------------------

# pandas ver.確認
print(pd.__version__)
df = pd.read_csv("sensordata.csv")
# print(df.describe())

# -------------------------------------------------------------------------------
# matplotlib part
# 簡単に図示をしてみよう
# -------------------------------------------------------------------------------

# グラフの設定を行う
fig = plt.figure(figsize=(16,9))
ax_accx = fig.add_subplot(231,title=df.columns[1],xlabel = "time[sec]",ylabel=df.columns[1]+" [m/s^2]")
ax_accy = fig.add_subplot(232,title=df.columns[2],xlabel = "time[sec]",ylabel=df.columns[2]+" [m/s^2]")
ax_accz = fig.add_subplot(233,title=df.columns[3],xlabel = "time[sec]",ylabel=df.columns[3]+" [m/s^2]")
ax_gyrox = fig.add_subplot(234,title=df.columns[4],xlabel = "time[sec]",ylabel=df.columns[4]+" [rad/s]")
ax_gyroy = fig.add_subplot(235,title=df.columns[5],xlabel = "time[sec]",ylabel=df.columns[5]+" [rad/s]")
ax_gyroz = fig.add_subplot(236,title=df.columns[6],xlabel = "time[sec]",ylabel=df.columns[6]+" [rad/s]")

ax_accx.grid()
ax_accy.grid()
ax_accz.grid()
ax_gyrox.grid()
ax_gyroy.grid()
ax_gyroz.grid()

fig.savefig("sample.png")

# sampling timeを相対時刻に直す
passedTime = df["SamplingTime"] - df["SamplingTime"][0]
# print(passedTime)

# plot
ax_accx.plot(passedTime,df[" AccelerationX"])
ax_accy.plot(passedTime,df[" AccelerationY"])
ax_accz.plot(passedTime,df[" AccelerationZ"])
ax_gyrox.plot(passedTime,df[" GyroX"])
ax_gyroy.plot(passedTime,df[" GyroY"])
ax_gyroz.plot(passedTime,df[" GyroZ"])
fig.savefig("result_measure.png")

plt.clf()
plt.close()

# -------------------------------------------------------------------------------
# scipy part
# 数値解析を簡単に行おう
# -------------------------------------------------------------------------------

# 数値計算 scipy
gyrox_integral_simpson = scipy.integrate.simps(df[" GyroX"], passedTime)
gyroy_integral_simpson = scipy.integrate.simps(df[" GyroY"], passedTime)
gyroz_integral_simpson = scipy.integrate.simps(df[" GyroZ"], passedTime)
print("x軸周りの回転角 [rad] : "+str(gyrox_integral_simpson))
print("y軸周りの回転角 [rad] : "+str(gyroy_integral_simpson))
print("z軸周りの回転角 [rad] : "+str(gyroz_integral_simpson))

# -------------------------------------------------------------------------------
# numpy part
# 簡単にフーリエ変換してみよう
# -------------------------------------------------------------------------------

# フーリエ変換
N = len(df[" AccelerationX"][100:200]) # [100:200]
T = 0.1
freq = np.fft.fftfreq(N,T)
x_fft = np.fft.fft(df[" AccelerationX"][100:200])
y_fft = np.fft.fft(df[" AccelerationY"][100:200])
z_fft = np.fft.fft(df[" AccelerationZ"][100:200])

fig = plt.figure(figsize=(16,4))
ax_accx = fig.add_subplot(131,title=df.columns[1],xlabel = "freq [Hz]",ylabel=df.columns[1]+"")
ax_accy = fig.add_subplot(132,title=df.columns[2],xlabel = "freq [Hz]",ylabel=df.columns[2]+"")
ax_accz = fig.add_subplot(133,title=df.columns[3],xlabel = "freq [Hz]",ylabel=df.columns[3]+"")

ax_accx.set_xlim(0,5)
ax_accy.set_xlim(0,5)
ax_accz.set_xlim(0,5)
ax_accx.set_ylim(0,100)
ax_accy.set_ylim(0,100)
ax_accz.set_ylim(0,100)


ax_accx.plot(freq,np.abs(x_fft))
ax_accy.plot(freq,np.abs(y_fft))
ax_accz.plot(freq,np.abs(z_fft))

fig.savefig("result_fft.png")

plt.clf()
plt.close()

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参考

#python のインストール

Windows版Pythonのインストール - python.jp

非公式Pythonダウンロードリンク - Python downloads

#VSCodeのインストール

Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows

#動画資料に関する説明

iOS、sensorlogger

‎SensorLogger - CSV出力

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