いろいろなモジュールを使おう!!

はじめに

こんにちは!!B4の黒田です!!
今回は，プログラムのモジュールについて紹介します．

推奨環境
OS：　ubuntu22.04
プログラム：　python

import sysについて

import sys ##プログラム内で宣言

このモジュールは，pythonの実行時に関する情報や機能を提供するために使用されます．
例:
・コマンドライン引数へのアクセス
・標準入出力へのアクセス
・プログラムの終了
・パスの設定等

・コマンドライン引数へのアクセス
この機能をメインに使用することが多いと思います．
例えば，コマンドで以下を入力．

$python3 ros2bag_to_csv.py [ros2 bagファイル] [トピック名] ##コマンド入力

コマンド入力内のros2bag_to_csv.pyを取得したい場合：

sys.argv[0] ##プログラム内で入力，コマンドライン引数の0番目の要素を取得

同様に，[ros2 bagファイル]，[トピック名]は

sys.argv[1] ##プログラム内で入力
sys.argv[2] ##プログラム内で入力

sysは以上です．

import numpy as npについて

import numpy as np ##プログラム内で宣言

このモジュールは，多次元配列・行列演算・数学関数などの機能を提供し，データ処理に広く利用されます．
例：
・numpy配列の作成
・行列演算
・数学関数

・numpy配列の作成，簡単な行列計算
プログラムで以下を書き込みます．⇐単純なものです．

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(a)
# [[1 2]
#  [3 4]]が出力されます．
print(a+b)
# [[6 8]
#  [10 12]]が出力されます．
print(np.dot(a,b)) #行列の乗算

更に，数学関数や乱数作成もできます．

x = np.array([0, 1, 2])
# サイン関数
result = np.sin(x)
# 指数関数
result = np.exp(x)
# 対数関数
result = np.log(x)

# 0から1までのランダムな値
random_value = np.random.rand()
# 正規分布に従うランダムな値
random_values = np.random.randn(5)

npは以上です．

import pandas as pdについて

import pandas as pd ##プログラム内で宣言

このモジュールは，pythonのデータ解析用ライブラリをプログラムに導入する役割を果たす．

例：
・データフレームの作成
・データの表示
・データの操作
・データの読み書き

・データフレームの作成
データフレームとは，2次元のデータに対応するデータ構造．行名(index)や列名(column)を指定することや，データの取り出し，データの簡易化を行うことができる．

# データフレームの作成
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
    #      Name  Age           City
    #0    Alice   25       New York
    #1      Bob   30  San Francisco
    #2  Charlie   35    Los Angeles #が出力される

・データの読み書き

# csvファイルからデータを読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')
# データをCSVファイルに保存
df.to_csv('output.csv', index=False)

pdは以上です．