python 高速フーリエ変換処理

Question

前提・実現したいこと

pythonを使ってCSVデータを読み取り、FFTをしたいと考えています。

発生している問題・エラーメッセージ

CSVデータを読み取るところまでは出来たのですが、エラーが出てしまい上手くFFTできません。
恐らく、次元が同じではないというエラーだと思うのですが修正方法が分かりません。

ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (10000,) and (1, 10000)

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    
    '''''''''''''''
    #データのパラメータ

    '''''''''''''''
    N= 10000　　          # サンプル数
    dt = 0.00001          # サンプリング間隔:10μs
    t = np.arange(0, N*dt, dt)#時間軸
    freq = np.linspace(0, 1.0/dt, N) # 周波数軸

    
    '''''''''''''''
    #エクセルから値を取得

    '''''''''''''''
    # CSVファイルをpandasへ格納
    # usercolで列を指定、skiplowsで行をスキップし読み込むことが出来る
    df = pd.read_csv('C://***.CSV', header=None, usecols=[4, 5],skiprows=31)
    dft=df.T
    npx_array=np.array(dft[:1])
    npy_array=np.array(dft[:2])
    
    # 高速フーリエ変換
    Fx = np.fft.fft(npx_array)


    # 振幅スペクトルを計算
    Amp = np.abs(Fx)
    F_abs_amp=(Amp/N)*2
    print(freq.shape)
    print( F_abs_amp.shape)
    plt.xlabel('freqency(Hz)', fontsize=14)
    plt.ylabel('signal amplitude', fontsize=14)
    plt.plot(freq, F_abs_amp[:int(N/2)+1])
    plt.show()
   
if __name__ == "__main__":
    main()

修正方法が分からず困っています。
よろしくお願い致します。

Comments

[kazto]

エラーが発生している行を、というかエラー文を省略せず全て記載お願いします。

Answer 1

Excelの４列の１次元データ (10000,) のみをFFTしたいだけなのか、それともあえて拡張性（？）のために２次元データ (1, 10000) を使用しているのかの意図が掴めていないのですが、後者だと仮定して説明します。

エラーとなっているのは

plt.plot(freq, F_abs_amp[:int(N/2)+1])

の行で、エラーの内容は　「X軸とY軸に渡す配列のFirst Dimensionの数を揃えろ」となっております。
ですので現状で X軸に (10000,) のデータを渡しているのに対して、Y軸として (1,10000) のデータを渡たしていることが問題となります。

ソースコードでは F_abs_amp[:int(N/2)+1]) として配列サイズを半分にしようとしておりますが、F_abs_amp の First Dimension は 1 なので、この部分は機能しておりません

ということで、とりあえずY軸に渡す配列を転置して

plt.plot(freq, F_abs_amp.T[:N//2])

となります。が、今度は Y軸の First Dimension が半分(5000)となるりX軸の値(10000)と揃わなくなるので X軸も同様の処理をいれて

plt.plot(freq[:N//2], F_abs_amp[:N//2])

で良いかと思います。

オリジナルのコードでは +1 を行っておりますが N/2 番目のデータは有効な値ではありませんので必要ないかと思います

あと細かいことですが、X軸の freq を求めている方法に若干の間違いがありますので、素直に　numpy.fft.fftfreq() を使用して

freq = np.fft.fftfreq(N, dt)

のほうが良いでしょうね。

Comments

[p_pp]

ありがとうございます！！
教えていただいたとおりに直したら、無事解決いたしました。