016 Pythonを使って動作検証用の測定データを作成する（その2）

前の投稿 015 Pythonを使って動作検証用の測定データを作成するで紹介したPythonスクリプトの説明を行います．

    $\sin\left(\pi t + \theta_{0}\right) + 2$
と，振幅1[V]，位相30[deg]，直流バイアス 2[V]，時間は 5[s](2.5周期)の正弦波データを，10[ms]毎に合計501個生成するPythonスクリプトは，
    ts = np.linspace(0, 5, 501)
    xs = np.pi*ts + 30/180*np.pi
    ys = np.sin(xs) + 2
です．

まず，時間の数列tsは，numpyパッケージのlinspace関数を使って生成します．
linspace関数は，
    linspace(数列の最初の項, 最後の項, 数列の総数)
という引数を与え，numpy配列の数列データを生成します．

次の
    xs = np.pi*ts + 30/360*np.pi
の行は，正弦波データの角度に関する数列データ(numpy配列)を生成しています．
np.piは円周率で，30/360*np.piは，30[deg]を[rad]に変換しています．

ここで特徴的なのは，

• numpy配列に定数(円周率np.pi)を掛け，定数(30/360*np.pi)を足すと，それが全ての項への演算として，新たなnumpy配列が生成されるということ
• numpy配列xsは，前もって，np.zero関数やnp.empty関数で確保しなくて良いこと（この場合は，代入ではなく，xsを生成しているので，前もって確保しなくて良い）

ことです．

以前の投稿 007 numpy配列の使い方で，numpy配列を，
「配列の生成手順が異なるだけで，配列としての使い方は，Pythonのリストと同じです．」
と紹介しましたが，実は，Pythonのリストでは，上記のような処理はできません（定数を掛けると，定数分だけリストが長くコピーされますし，定数を加算しようとするとエラーとなります）．

numpy配列は，上記のように，（配列でありながら）あたかも変数であるかのように記述することができます（C/C++やC#のように，ループを使って配列の処理を行わずに済むので，ノンプログラマーでも，とっつきやすいと思います）

最後の
    ys = np.sin(xs) + 2
の行も同じです．numpyパッケージが用意するsin関数は，numpy配列を引数として，全ての項のsinを算出して，numpy配列を生成します．さらに，全ての項に対して直流バイアス 2を加算した，最優的なnumpy配列ysが生成されます．

どうでしょう．numpyパッケージを使うことで，僅か3行で，しかも，非常に分かりやすい記述で，動作検証用の測定データを生成することができました．
C/C++やC#で同じ処理を行うには，少なくとも数十行は必要ですし，ノンプログラマーには分かりにくいプログラムコードとなると思います．

紹介が長くなったので，numpyパッケージと双璧をなす，matplotlibパッケージの紹介は，次の投稿にすることにします．