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| もしくは[[https://gwpy.github.io/docs/stable/api/gwpy.timeseries.TimeSeriesDict.html#gwpy.timeseries.TimeSeriesDict|TimeSeriesDict]]を用いる。 単一ファイルの単一チャンネルを読むだけなら前者で十分だが、結局のところ後者の方が上位互換なので、常にそちらを使う方がおススメ。 |
もしくは[[https://gwpy.github.io/docs/stable/api/gwpy.timeseries.TimeSeriesDict.html#gwpy.timeseries.TimeSeriesDict|TimeSeriesDict]]を用いる。<<BR>> 単一ファイルの単一チャンネルを読むだけなら前者で十分だが、結局のところ後者の方が上位互換なので、常にそちらを使う方がおススメ。<<BR>> |
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| 柏のKAGRAメインサーバー(以下 柏サーバー)では''/data'' 、神岡サーバーでは ''/frame0'' もしくは ''/frame1'' 以下にファイルが置いてある。 ディレクトリ構造の詳細は[[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11052|JGW-G1911052]]を参照。 |
柏のKAGRAメインサーバー(以下 柏サーバー)では''/data'' 、神岡サーバーでは ''/frame0'' もしくは ''/frame1'' 以下にファイルが置いてある。<<BR>> ディレクトリ構造の詳細は[[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11052|JGW-G1911052]]を参照。<<BR>> |
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| 時刻を指定してファイル一覧を取得するには、以下をコピペして使えば柏でも神岡でも使える。 | 時刻を指定してファイル一覧を取得するには、以下をコピペして使えば柏でも神岡でも使える。<<BR>> |
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== Diagguiの.xmlファイルを読む == オンサイトで仕事をすると、diagguiでスペクトルやコヒーレンスを測定することが多い。<<BR>> diagguiで保存したデータ(.xmlファイル)を解析するには、.txtファイルに書き出してそれを読む方法が最も簡単だが、いちいいち手でexportしなければならないため面倒だしヒューマンエラーも起きやすい。<<BR>> [[https://git.ligo.org/cds/dttxml|ddtxml]]というパッケージを使えばpythonで直接.xmlファイルを読むことができる。<<BR>> ただしddtxmlはドキュメントが全く整備されていないので、自力でソースコード読むなりしないと使えないのが難点 |
データの読み書き
時系列データを読む場合は、基本的にgwpy.timeseriesのTimeSeries もしくはTimeSeriesDictを用いる。
単一ファイルの単一チャンネルを読むだけなら前者で十分だが、結局のところ後者の方が上位互換なので、常にそちらを使う方がおススメ。
(gwpy1.0.0では、バグにより単一チャンネルであってもTimeSeriesで複数ファイルをまとめ読みできないとの報告がある。)
frame fileを読む
柏のKAGRAメインサーバー(以下 柏サーバー)では/data 、神岡サーバーでは /frame0 もしくは /frame1 以下にファイルが置いてある。
ディレクトリ構造の詳細はJGW-G1911052を参照。
GPS時刻を調べるには、GPS Time Converterなどを使うのが手っ取り早い。
例えば、2020/3/9 14:00 UTCあたりの干渉計信号(strain)とREFL定盤の加速度計の信号を読むには、
1 from gwpy.timeseries import TimeSeriesDict
2 import numpy as np
3 sources = ['/data/full/12677/K-K1_C-1267797600-32.gwf', '/data/full/12677/K-K1_C-1267797632-32.gwf', '/data/full/12677/K-K1_C-1267797664-32.gwf']
4 channels = ['K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ', 'K1:PEM-ACC_MCF_TABLE_REFL_Z_OUT_DQ']
5 data = TimeSeriesDict.read(sources, channels, format='gwf.lalframe', pad=np.nan, nproc=4)
6 print(data[channels[0]])
7 print(data[channels[1]])
TimeSeries([ -2.13041590e-12, -2.12980671e-12, -2.12920164e-12,
..., 3.02297020e-13, 3.03052655e-13,
3.03810103e-13]
unit: dimensionless,
t0: 1267797600.0 s,
dt: 6.103515625e-05 s,
name: K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ,
channel: K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ)
TimeSeries([-0.00049336, 0.00021882, -0.00037257, ...,
0.0007291 , -0.00051094, 0.00017448]
unit: dimensionless,
t0: 1267797600.0 s,
dt: 0.00048828125 s,
name: K1:PEM-ACC_MCF_TABLE_REFL_Z_OUT_DQ,
channel: K1:PEM-ACC_MCF_TABLE_REFL_Z_OUT_DQ)時刻を指定してファイル一覧を取得するには、以下をコピペして使えば柏でも神岡でも使える。
GPS時刻でも、sources = get_sources('Mar 9 2020 14:00:00', 'Mar 9 2020 14:05:00')みたいにUTC時刻でもイケる。
1 import os
2 import numpy as np
3 from gwpy.timeseries import TimeSeriesDict
4 from gwpy.time import to_gps
5
6 def get_sources(start, end):
7 if os.path.isdir('/frame0'): path = '/frame0/full/'
8 elif os.path.isdir('/data/full'): path = '/data/full/'
9 else: return
10
11 if type(start) in (int, float):
12 ts = int(start)
13 te = int(end)
14 else:
15 ts = int(to_gps(start))
16 te = int(to_gps(end))
17
18 t0 = ts - ts%32
19 td = te + (32 - te%32) - ts
20 N = int(td/32) +1
21 sources = []
22 for i in range(N):
23 dname = path + str(int(t0 + i*32)//100000)
24 fname = '/K-K1_C-' + str(int(t0 + i*32)) + '-32.gwf'
25 source = dname +fname
26 if os.path.isfile(source): sources.append(source)
27
28 return sources
もしくは、Kozapyのmylibにある GetFilelist(gpsstart,gpsend)を使うのも良い。
数時間に渡る連続データを読む際のメモリ管理
超高分解能なスペクトルを作りたい時など、あまりにも長時間のデータを一度に読み込もうとすると、メモリ不足で失敗する。
そのような場合は、ある程度のファイル数で区切って.resample()しながら継接ぎすればよい。
重いオブジェクトはその都度delしよう。
1 ts = float(開始GPS時刻)
2 te = ts + 2**10 #~17分
3
4 for i in tqdm(range(26)): #~7時間半弱
5 sources = get_sources(ts, te)
6 read = TimeSeriesDict.read(sources, channels, format='gwf.lalframe', pad=np.nan, nproc=32)
7 read = read[channels[0]].resample(1024)
8 if i==0 : data = read.copy()
9 else: data.append(read)
10
11 del read, sources
12 ts = ts + 2**10
13 te = te + 2**10
FrequencySeriesの保存
HDF5がおすすめ。 https://gwpy.github.io/docs/stable/spectrum/io.html#gwpy-frequencyseries-io-hdf5
Diagguiの.xmlファイルを読む
オンサイトで仕事をすると、diagguiでスペクトルやコヒーレンスを測定することが多い。
diagguiで保存したデータ(.xmlファイル)を解析するには、.txtファイルに書き出してそれを読む方法が最も簡単だが、いちいいち手でexportしなければならないため面倒だしヒューマンエラーも起きやすい。
ddtxmlというパッケージを使えばpythonで直接.xmlファイルを読むことができる。
ただしddtxmlはドキュメントが全く整備されていないので、自力でソースコード読むなりしないと使えないのが難点