Python基礎 - yana_lab

Python基礎

1．ファイルの読み込みと保存

1. ファイルの読み込みと保存

ファイルの読み込み

計測したデータをPythonで読み込む

import numpy as np
data = np.loadtxt("C://Users\XXXXX//Desktop//A.csv", delimiter=',')
print(data)
 

同じフォルダ内に「A.py」のファイルと読み込ませたいCSVファイルがあれば以下のように書けばOK．

import numpy as np
data = np.loadtxt("A.csv", delimiter=',')
print(data)
 

データの保存
計算した結果をCSVファイルで保存するとき

import numpy as np
np.savetxt('result.csv',outTable,delimiter=',')#「result.csv」という名前でoutTableというデータを保存する
 

2．配列の操作

2.配列の操作

例えばdataという名前で，こんな配列があったとします．

0	0	0	-10	0.1
1	0	2	-5	0.4
2	0	4	0	0.9
3	1	6	5	1.6
4	1	8	10	2.5
5	1	10	15	3.6

配列の大きさを調べる

まず配列が何行何列か調べます．

row,col = data.shape
print(row)#行
print(col)#列
 

「row = 6, col = 5」と表示されます．

1列目を取り出したい場合

配列の特定の部分を抜き出して，計算する例です．
列の場合も行の場合も０番から数えるのがルールです．

x = data[:,0]#0番から数えるので注意！
print(x)
 

0

1

2

3

4

5

が抜き出せます．ただ，データの扱いとしては

0

1

2

3

4

5

という形のデータになります．

2行目を取り出したい場合

y = data[1,:]#0番から数えるので注意！
print(y)
 

1

0

2

-5

0.4

が抜き出せます．

2行，3列目のデータを取り出す場合

z = data[1,2]
print(z)
 

「2」と表示されます．

3列目から最後までを取り出す場合

xx = data[:,2::] #最初の「：」はすべての行という意味．「２：：」は3列目から最後までという意味
print(xx)
 

0	-10	0.1
2	-5	0.4
4	0	0.9
6	5	1.6
8	10	2.5
10	15	3.6

3列目と4列目を足し合わせる

x1 = data[:,2]
x2 = data[:,3]
print(x1 + x2)
 

-10

-3

4

11

18

25

3列目のすべての要素に１を加える

x1 = data[:,2]
a = np.ones((1,6))
print(x1 + a)

1

3

5

7

9

11

すべての要素を2倍する

print(2*data)

0	0	0	-20	0.2
2	0	4	-10	0.8
4	0	8	0	1.8
6	2	12	10	3.2
8	2	16	20	5
10	2	20	30	7.2

dataに新しい列を追加する

print(data)
r1 = [1,1,1,1,1]
new_data = np.vstack([data,r1]) 
print(new_data)

0	0	0	-10	0.1
1	0	2	-5	0.4
2	0	4	0	0.9
3	1	6	5	1.6
4	1	8	10	2.5
5	1	10	15	3.6
1	1	1	1	1

平均値を求める

注意：平均、標準偏差、最大値、最小値については，第 1 引数 に 0 または 1 を指定する。0 ならば 1 次元方向に、1 ならば 2 次元方向に演算を行う。

#各列の平均値を求める
mean_data = data.mean(0)
print(mean_data)
 

mean_dataは以下のようになります．

2.5

0.5

5

2.5

1.51666667

#1列だけの場合は、その列の平均値
mean_data2 = data[:,2].mean(0)
print(mean_data2)
 

mean_data2=「5.0」になります．

標準偏差を求める

#各要素の標準偏差を求める
std_data = data.std(0)
print(std_data)
 

std_dataは以下のようになります．

1.70782513

0.5

3.41565026

8.53912564

1.22122434

#1列だけの場合は、その列の標準偏差
std_data2 = data[:,2].std(0)
print(std_data2)
 

std_data2 = 3.41565025532

最大値を求める

max_data1 = data.max(0)#列方向で最大値を求める
print(max_data1) 
 

5

1

10

15

3.6

max_data2 = data.max(1)#行方向で最大値を求める
print(max_data2)
 

0.1

2

4

6

10

15

最小値を求める

min_data1 = data.min(0)#列方向で最小値を求める
print(min_data1) 
 

0

0

0

-10

0.1

min_data2 = data.min(1)#行方向で最小値を求める
print(min_data2)
 

-10

-5

0

1

1

1

参考URL: https://bi.biopapyrus.jp/python/module/numpy.html

その他

a = 3**2 #3の2乗を求める．
print(a) #=9
b = 17//3 #	除算
c = 17%3 #余り
print(b) #=5
print(c) #=2
 

3 ．if文

3．if文

論理式の書き方まとめ

• 以上： >=
• 以下: <=
• 等しい： ==
• より大きき: >
• より小さい: <
• 等しくない： !=

2択の場合

a = 1
if a > 5:
    print("5より大きい")
else:
    print("5以下")
 

出力：5以下

a = 8
if a > 5:
    print("5より大きい")
else:
    print("5以下")
 

出力：5より大きい

文字列の場合も同様

a = "たぬき"
if a == "たぬき":
    print("たぬき")
else:
    print("きつねかも")
 

出力：たぬき

3択以上の場合

a = 4
if a >= 10:
    print("10以上")
elif a >= 5:
    print("5以上")
else:
    print("5より小さい")
 

出力；5より小さい

4 ．繰り返し文

4．繰り返し文

繰り返し文を使って，1から10まで足すプログラムを書いてみます．
繰り返し文には「for」，「while」の2種類があります．
for: 繰り返す回数が決まっているときに使う
while: 繰り返す回数が決まっていないときに使います．

for文を使う場合（）

ans = 0
for t in range(0,11):
    ans = ans + t
print(ans)
 

出力：55

while文を使う場合

ans = 0
t = 0
while t < 11:
    ans = ans + t
    t = t + 1
print(ans)
 

出力：55
ずっと繰り返すときは「while(1)」などと書けば無限ループする．もし、間違えて無限ループしてしまったら、「Ctr+C」で停止させることができる．

配列を対象に条件にあるデータが何番目にあるのか調べる

data = [0, 0.6, 1.2, 1.8 ,2.4, 3.0, 3.6, 4.2, 4.8]
for t in range(0,len(data)): #len(data)でその配列の長さ（「row,col = data.shape」を使ってもよい）
    if data[t] > 4: ##何個目のデータで値が４を超えるか調べる．
        print(t) ##7番目のデータで４を超える
        break #条件に一致したらループを抜ける
 

出力：7

配列にデータを追加する

import numpy as np
 
data = [[0,0,0],[1,1,1],[2,4,8],[4,9,27]]
new_data = np.zeros((1,4))#保存用にゼロ行列を作る（最後に消す）
for t in range(0,len(data)): #行列の長さ分だけ繰り返す
    a = np.hstack([t,data[t]]) #t番目の行に「t」を追加する
    new_data = np.vstack([new_data,a]) #新しいデータ（a）を加える

new_data = new_data[1::,:]  #保存用最初に作ったゼロ行列を消す．
print(new_data)
 

出力：

0	0	0
1	1	1
2	4	8
4	9	27

の配列に

0

1

2

3

が追加されて

0	0	0	0
1	1	1	1
2	2	4	8
3	4	9	27

保存するファイル名を変更しながら，処理を繰り返す．

ファイルの読み込みも同様にできます．複数の実験参加者のデータを解析するときなどに使ってください．

import numpy as np
 
for t in range(0,4):
    outTable = [t]
    #保存するディレクトリとファイル名を決める（数字はstr（）で文字列にすること）
    filename = "C://Users\Kazuki Yanagisawa//Desktop//result_"+ str(t) + ".csv" 
    np.savetxt(filename, outTable, delimiter=',')#保存
 

プログラムと同じフォルダでよいなら以下の書き方でOK．

import numpy as np
 
for t in range(0,4):
    outTable = [t]
    #保存するファイル名を決める（数字はstr（）で文字列にすること）
    filename = "result_"+ str(t) + ".csv" 
    np.savetxt(filename, outTable, delimiter=',')#保存