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== 1. Pythonを使う環境構築 == == 1. Pythonを使う準備 ==
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   * アカウント申請: [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=10201|JGW-M191020]]
   * スタートアップガイド: [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=10076|JGW-M1910076]]
   * DMGマニュアル: [[https://dac.icrr.u-tokyo.ac.jp/KAGRA/DAWG/DMG/Manuals]] <- DAC wikiへ入る方法: [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11668|JGW-L2011668]]
   * 各データがどこにあるのか： [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=14561|JGW-G2214561]]
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   * [[KAGRA/Subgroups/PEM/Conda|Condaの導入]]    * [[KAGRA/Subgroups/PEM/Conda|Condaのインストール]]
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   * モジュールのインストール
   * Jupyter (Notebook, Lab)の導入		    * [[KAGRA/Subgroups/PEM/PythonMemoJP/Library|ライブラリ(モジュール、パッケージ)のインストール]]
   * [[KAGRA/Subgroups/PEM/PythonMemoJP/Jupyter|Jupyter]] (Notebook, Lab)の導入
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 * [[https://github.com/gw-pem/kagra-pem/issues/90|Python でフレームファイルを読むチュートリアル]] (三代)
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   * [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/DocDB/0165/T2516508/001/read_gwf.html|フレームファイルの時系列信号を読むチュートリアル]] (要JGWdocアカウント)
   * [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/DocDB/0165/T2516509/001/design_sensitivity.html|デザイン感度スペクトルを読んでplotしてみる]]
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 * [[KAGRA/Subgroups/PEM/PythonMemoJP/map|地図の描画]]
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== Y. HTCondorでジョブを投げる ==
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== よく使う(インストールしておくべき)モジュールリスト ==

 * ファイル操作など
    * glob
    * os


 * 数値計算関係
    * numpy : 基本はコレ
    * scipy
    * datetime ; 時刻を扱う
    * iminuit : Fitするときに使う ([[https://hackmd.io/@tenoto/Skl_wArqD|参考]])
    * probfit : Fitするときに使う
    * lmfit : Fitするときに使う
    * bottleneck
    * pandas : 表計算をしたり、csvファイルを読み書きしたり
    * numexpr : PandasのQueryの処理を高速化する
    * pandas-profiling : pandasのデータフレームの概要を表示する


 * 描画関係
   * matplotlib : 基本はコレ
   * plotly : ブラウザ上で拡大縮小などがインタラクティブにできる
   * PyQt5 : matplotlibよりも高速で、リアルタイム描画に向いているらしい

 * 機械学習
   * tensorflow
   * scikit-learn

 * 重力波関係
   * GWpy : 基本はコレ
   * lalsuite : フレームファイルの読み書きに必要。直接使わなくてもインストール必須
   * pycbc : CBC解析 (Matched filtering とか)
   * GWDetChar : DetChar解析
   * GWSumm : サマリーページ
   * GWDataFind : 重力波データを引っ張ってくる
   * pyomicron : オミクロントリガーを使う
   * dttxml : diagguiのxmlファイルを読み込む
   * nds2utils
   * python-nds2-client

 * 天文関係
   * astropy

 * 地球物理系
   * geopandas : 位置情報入りの表計算や地図のplotなど (注意：igwn-py39を元に構築した環境には、依存性か何かのせいでインストールできない！)
   * pyprj : 地球上の距離計算
   * [[https://docs.obspy.org/|obspy]] : 地震波解析
   * [[https://github.com/MTgeophysics/mtpy|mtpy]] : 地磁気地電流法(MT法)解析

 * オーディオ関係
   * pysoundfile
   * playsound
   * python-sounddevice
   * wavio		  * [[https://htcondor.org/index.html|公式]]
 * [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11049|Tutorial on HTCondor (澤田さん)]]
 * [[https://gwdoc.icrr.u-tokyo.ac.jp/cgi-bin/private/DocDB/ShowDocument?docid=11162|Change in Configuration of HTCondor on KAGRA Main Data Server (大原さん)]]

Python memo in Japanese

世の中に便利なパッケージがたくさんあるのがpythonの強みでもあるが、調べ物をする際にあちこち回ることになるというデメリットにもなっている。
また、GWpy本家のexamplesは検索性がよくなく、答えを知らないと必要な情報になかなかたどり着けない。
日本語で書かれた資料もほとんどないので、とっつきにくい。

そこでこのwikiページでは、やりたいことベースで大まかに分類し、pythonを使ったframe fileデータ解析でよく使う情報を日本語でメモしていく。

1. Pythonを使う準備

2. GWpyで遊ぼう

X. その他

Y. HTCondorでジョブを投げる

KAGRA/Subgroups/PEM/PythonMemoJP (last edited 2025-02-15 09:40:24 by tatsuki.washimi)