Pythonメモ
全くのところ、自分用のメモです。
始めの宣言
%matplotlib widget import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns; sns.set()
区切りの良いカラー番号
Pythonとは関係ありませんが、0から255まで等間隔に区切りたいだけです。17の倍数です。255を素因数分解すると、
255 = 17 * 5 * 3
となる訳で。
# 0から255まで4段階に分ける 0, 85, 170, 255, # 0から255まで6段階に分ける 0, 51, 102, 153, 204, 255, # 0から255まで16段階に分ける 0, 17, 34, 51, 68, 85, 102, 119, 136, 153, 170, 187, 204, 221, 238, 255
matplotlibのデフォルトカラーコード
'tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red', 'tab:purple', 'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan'
グラフの描画
# seaborn-paper, seaborn-notebook, seaborn-talk, seaborn-posterの順で文字が大きくなる
with plt.style.context('seaborn-poster'):
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8,6))
ax = np.rabel(axes)
....
plt.tight_layout()
plt.show()
インタラクティブなmatplotlibグラフ表示時のショートカット
| Command | Shortcut(s) |
|---|---|
| Home/Reset | 'h', 'r', 'home' |
| Back | 'left', 'c', 'backspace' |
| Forward | 'right', 'v' |
| Pan/Zoom | 'p' |
| Zoom-to-rect | 'o' |
| Save | 's', 'ctrl+s' |
| Toggle fullscreen | 'f', 'ctrl+f' |
| Toggle major grids | 'g' |
| Toggle minor grids | 'G' |
| Toggle x axis scale (log/linear) | 'k', 'L' |
| Toggle y axis scale (log/linear) | 'l' |
| Close Figure | 'ctrl+w', 'cmd+w', 'q' |
| Constrain pan/zoom to x axis | hold x when panning/zooming with mouse |
| Constrain pan/zoom to y axis | hold y when panning/zooming with mouse |
| Preserve aspect ratio | hold CONTROL when panning/zooming with mouse |
好みのグラフにする
# 外枠を消す
plt.rcParams['axes.spines.left'] = False
plt.rcParams['axes.spines.right'] = False
plt.rcParams['axes.spines.bottom'] = False
plt.rcParams['axes.spines.top'] = False
# 左の目盛りを消す
plt.rcParams['ytick.left'] = False
# 水平グリッドを表示する
plt.rcParams['axes.grid.axis'] = 'y'
plt.rcParams['axes.grid'] = True
plt.rcParams['grid.linestyle'] = 'dotted'
# カラーマップを再定義する
colors = plt.cm.get_cmap('tab20c')(np.arange(0, 1, 0.05))
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler(color=colors)
Pythonによる分散分析
分散分析（Analysis Of VAriance; ANOVA）は3標本以上の差の検定です。
Pythonの統計パッケージには、scipy.statsやstatsmodelsがあります。最近はpingouinというものもあります。いずれもANOVAをサポートしています。それぞれのパッケージでの使用方法を説明します。
scipy.statsによるANOVA
from scipy import stats
x = [43, 55, 57, 72, 51, 52, 48, 46, 58, 54]
y = [53, 44, 54, 51, 68, 64, 45, 67, 49, 56]
z = [77, 55, 67, 54, 46, 75, 65, 57, 49, 61]
print(stats.f_oneway(x, y, z))結果
F_onewayResult(statistic=1.6463168290164742, pvalue=0.21152459574247603)statsmodelsによるANOVA
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
x = [43, 55, 57, 72, 51, 52, 48, 46, 58, 54]
y = [53, 44, 54, 51, 68, 64, 45, 67, 49, 56]
z = [77, 55, 67, 54, 46, 75, 65, 57, 49, 61]
values = x + y + z
groups = ['x'] * len(x) + ['y'] * len(y) + ['z'] * len(z)
data = pd.DataFrame({'values': values, 'groups': groups})
lm = ols('values ~ groups', data=data).fit()
sm.stats.anova_lm(lm, typ=2) # Type 2 Anova DataFrame結果
sum_sq df F PR(>F)
groups 271.666667 2.0 1.646317 0.211525
Residual 2227.700000 27.0 NaN NaNpingouinによるANOVA
import pandas as pd
import pingouin as pg
x = [43, 55, 57, 72, 51, 52, 48, 46, 58, 54]
y = [53, 44, 54, 51, 68, 64, 45, 67, 49, 56]
z = [77, 55, 67, 54, 46, 75, 65, 57, 49, 61]
values = x + y + z
groups = ['x'] * len(x) + ['y'] * len(y) + ['z'] * len(z)
data = pd.DataFrame({'values': values, 'groups': groups})
print(pg.anova(data, dv='values', between='groups'))結果
Source ddof1 ddof2 F p-unc np2
0 groups 2 27 1.646317 0.211525 0.108694Pythonによる級内相関係数の計算
検者内・検者間の信頼性を表す指標として級内相関係数（ICC; Intraclass correlation)というのがあります[1, 2]。Pythonの統計パッケージにはscipy.statsやstatsmodelsがありますが、ICCは実装されていない様です。
最近の統計パッケージpingouinにはありますので紹介します。
pingouinはpipでインストールできます。
pip install pingouinサンプルコードは以下のとおりです。
import pandas as pd
import pingouin as pg
A = [1,1,3,1,1,2,1,2,1,1]
B = [2,1,3,1,3,2,1,3,3,3]
C = [2,3,3,1,1,1,1,2,3,3]
D = [2,3,3,1,1,2,1,2,3,1]
E = [2,3,3,3,3,2,1,2,3,1]
ratings = A + B + C + D + E
raters = ['A'] * len(A) + ['B'] * len(B) + ['C'] * len(C) + \
['D'] * len(D) + ['E'] * len(E)
targets = list('abcdefghij') * 5
data = pd.DataFrame({'targets':targets, 'raters':raters, 'ratings':ratings})
icc = pg.intraclass_corr(data=data, targets='targets',
raters='raters', ratings='ratings')
print(icc.set_index('Type'))出力結果は以下のとおりです。
Description ICC F df1 df2 pval \
Type
ICC1 Single raters absolute 0.266854 2.819923 9 40 0.011519
ICC2 Single random raters 0.280000 3.221007 9 36 0.005798
ICC3 Single fixed raters 0.307576 3.221007 9 36 0.005798
ICC1k Average raters absolute 0.645380 2.819923 9 40 0.011519
ICC2k Average random raters 0.660377 3.221007 9 36 0.005798
ICC3k Average fixed raters 0.689538 3.221007 9 36 0.005798
CI95%
Type
ICC1 [0.03, 0.64]
ICC2 [0.05, 0.64]
ICC3 [0.06, 0.67]
ICC1k [0.13, 0.9]
ICC2k [0.21, 0.9]
ICC3k [0.23, 0.91] [1] Shrout, P. E., & Fleiss, J. L. (1979). Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychological bulletin, 86(2), 420. https://pdfs.semanticscholar.org/b8d4/7b0c0b12dd77543e82e6bf6636ddd335cfea.pdf
[2] 医療系データのとり方・まとめ方、対馬栄輝・石田水里、東京図書 (2013年). https://www.amazon.co.jp/dp/4489021437
M5StickCでパルスオキシメーターを作る
M5StickCでパルスオキシメーターを作りました。センサにはM5Stack用心拍セEンサユニット（MAX30100）を使用しました。新型コロナウイルス感染症(COVID-19)では自覚症状がないうちに肺炎が悪化するとの報告もありますので、日頃から血中酸素飽和度(SpO2)を測定するのもいいかもしれません。
使用したパーツは以下のとおりです。
- M5StickC - スイッチサイエンス
https://www.switch-science.com/catalog/5517/ - M5Stack用心拍センサユニット - スイッチサイエンス
https://www.switch-science.com/catalog/5695/
合計金額3,000円以下です。
ArduinoのスケッチはMAX30100libライブラリに付属するサンプルスケッチMAX30100_Minimal.icoを改変しました。
- MAX30100lib - Arduino Libraries
https://www.arduinolibraries.info/libraries/max30100lib
変更した点は、以下のとおりです。
M5StickCのGroveポートをI2Cとして用いる事を宣言するコマンドを追加しました。これをしないと通信ができませんでした。
Wire.begin(32, 33);LEDの電流量を50mAから7.6mAに変更しました。これをしないと測定値が飽和してしまい正しいデータが得られません。下記のサイトを参考にしました。
pox.setIRLedCurrent(MAX30100_LED_CURR_7_6MA);- 迷走の果て・Tiny Objects 脈拍センサー MAX30100を試す(3)正常動作？？
https://edycube.blog.fc2.com/blog-entry-982.html
M5StickCのLCD表示に関わる部分を追加しました。また、表示の周期を２秒にしました。
M5.Lcd.fillScreen(BLACK);
M5.Lcd.setTextSize(2);
M5.Lcd.setCursor(10, 10);
M5.Lcd.print("SpO2%");
M5.Lcd.setCursor(10, 100);
M5.Lcd.print("PRbpm");
M5.Lcd.setTextSize(5);
M5.Lcd.setCursor(15, 40);
M5.Lcd.printf("%2d", spo2);
M5.Lcd.setTextSize(3);
M5.Lcd.setCursor(20, 130);
M5.Lcd.printf("%3.0f", pulse_rate);#define REPORTING_PERIOD_MS 2000センサ部分には透明なセロハンテープを貼りました。これには下記のサイトを参考にしました。
- 脈拍センサー＆血中酸素センサー (MAX30100)
https://ht-deko.com/arduino/pulse_i2c_max30100.html
センサに親指の腹を置いて10秒くらい待つとそれらしい数値が得られます。
作成したスケッチは以下のところに置きました。どうぞご利用ください。