実験系でもPythonで効率化したい(3)PandasでExcelみたいなことをしたい

動機

• (1)を見てください

環境

• Windows10
• Anaconda(3.x)
• (2)でpySerialをconda installしました

目標

• わたしの環境でのマニュアル操作の自動化を例として、自動化方法を示す

方法

pandasというPythonで使える、Excelのような表操作に適したパッケージがあります。これとmatplotlibというグラフを簡単にきれいに描画できるパッケージを用いて「自動で取得した電圧値をグラフ化する」の例を提示します。

例

空間に電流が広範囲に、一方向に流れているときに、空間より小さいマトを使って電流を測定するとします。マトを電流に対して垂直に少しずつ横切らせ、ステップごとの電流を記録するとき、その「移動の制御」と「電流の測定」をpyserialから制御します。移動の制御はシグマ光機SHOT102、電流の測定はADVANTEST社のR6441シリーズを用いています。

Cell1

import serial
import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

serialはpyserialを使う、timeはシリアル通信のインターバル時間を作る、pandasはdataframeを使う、matplotlib.pyplotはグラフの描画のために使います。

Cell2

## 定数指定 
MAX = 42000
COMpulse = "COM9"
COMampere = "COM10"
bitRate = 9600

pyserialで用いる定数を指定します。

Cell3

## 変数初期化 
pulse = 0
ampere_list = []
pulse_list = []
ampere_average_list =[]

使用する変数を初期化します。

Cell4(省略可)

## 奥原点移動(初期化)
ser = serial.Serial(COMpulse, bitRate, timeout=0.1)
ser.write(b"H:2-\r\n")
time.sleep(0.1)
print(ser.read_all())
ser.close()

動作確認と計測原点に移ります。

Cell5

pulseは0-42000の値を取り、1パルスあたり3μm移動します。(実際は2パルスあたり6μm動きますが、コマンドはこのように記述するようです)。各positionでの電流の値を5回サンプリングし、平均してその点での値とします。平均する回数は任意です。光学台を最後まで動かし終わったら、電流と位置の値のリストをdataframeとしてくっつけて、pulse値を実際の長さに変換し、matplotlibで描画する。という流れになっています。(ついでにdataframeをcsvに出しています。)

## 測定開始
while 1:
    if pulse >= MAX:
        ## 位置がMAXまで来ている場合while文を終了
        break
    ## 現在位置の情報を記録
    pulse_list.append(pulse/2) #pulseは何故か2倍で指定して命令するので2で割っている
    ## 電流を測定する(5回とって平均したものをその位置での値とする)
    for i in range(5):
        ser = serial.Serial(COMampere,bitRate,timeout=0.1)
        time.sleep(0.5)
        ser.write(b"MD?\r\n")
        time.sleep(0.5)
        tmp = ser.read_all()
        ampere = float(tmp.split()[1])
        ampere_average_list.append(ampere)
        ser.close()
    ## 電流とpulse(位置)をlistに追加
    ampere_list.append(sum(ampere_average_list)/len(ampere_average_list))
    ampere_average_list = [] #リストを初期化
    
    ## 光学台を動かす
    pulse += 1000
    position = "A:2+P"+str(pulse)+"\r\n" # コマンドを文字列の結合で作る
    ser = serial.Serial(COMpulse,bitRate,timeout=0.1)
    ser.write(bytes(position, 'UTF-8'))
    time.sleep(0.5)
    ser.write(b"G:\r\n")
    ser.close()
    

## リストをdataframeに変える
print(ampere_list)
print(pulse_list)
df = pd.DataFrame({'ampere(A)':ampere_list,'pulse':pulse_list})
## pulse値を長さに変える
def pulseToMilliMeter(pulse):
    return pulse*0.006
df["position(mm)"] = df["pulse"].map(pulseToMilliMeter) # Excelの一括関数適用のようなことができる
df.to_csv('./csv/hoge/result.csv',index=False)
## matplotlibを用いてグラフを描画する
plt.figure()
df.plot(x='position(mm)',y='ampere(A)')
plt.savefig('./img/sample.png')
plt.close('all')

おわりに

以上で効率化できたとします。実際Enterを押すだけなので、かなりシンプルになりましたし、再現性も高まります。他にも効率化できるネタができたら、続きを書きます。