csvからデータを読み込み，fftをし，csvまたはExcelに出力したいです

Question

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import glob
import pandas as pd

##### 実験条件、分析対象の設定 ######

t = np.arange(0,8.192,0.0005) #サンプリング時間,周波数の指定(開始時間(=0),終了時間,サンプリング周期)

file = '0.73' #分析対象のファイル指定

##### データの読み込みy #####

def loadvtp(file):  #ファイルの読み込みに使用する関数の定義
    vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[3], nrows=16384, engine='python', header=None)   #解析対象となるデータの読み込み
    vtp = vtp - np.mean(vtp)   #平均を引く
    vtp = np.squeeze(vtp)
    return vtp

##### 主流(x)成分出力の計算 #####

y = loadvtp(file)

##### FFT #####

freq = np.fft.fftfreq(16384, 1/2000) #周波数軸の生成(サンプリング点数, サンプリング周期)

f = np.fft.fft(y) #FFT
f[0]=f[0]/2 #定常成分を1/2にする(スケーリングに必要)
ampy = np.abs(f)/(16384/2) #FFT結果を振幅に合わせてスケーリング

freq = freq[0:16384] #周波数軸の対称成分を除く
ampy = ampy[0:16384] #振幅の対称成分を除く

##### データの読み込みx #####

def loadvtp(file):  #ファイルの読み込みに使用する関数の定義
    vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[4], nrows=16384, engine='python', header=None)   #解析対象となるデータの読み込み
    vtp = vtp - np.mean(vtp)   #平均を引く
    vtp = np.squeeze(vtp)
    return vtp

##### 主流(x)成分出力の計算 #####

x = loadvtp(file)

##### FFT #####

f = np.fft.fft(x) #FFT
f[0]=f[0]/2 #定常成分を1/2にする(スケーリングに必要)
ampx = np.abs(f)/(16384/2) #FFT結果を振幅に合わせてスケーリング

ampx = ampx[0:16384] #振幅の対称成分を除く

##### データの読み込みV #####

def loadvtp(file):  #ファイルの読み込みに使用する関数の定義
    vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[5], nrows=16384, engine='python', header=None)   #解析対象となるデータの読み込み
    vtp = vtp - np.mean(vtp)   #平均を引く
    vtp = np.squeeze(vtp)
    return vtp

##### 主流(x)成分出力の計算 #####

V = loadvtp(file)

##### FFT #####

f = np.fft.fft(V) #FFT
f[0]=f[0]/2 #定常成分を1/2にする(スケーリングに必要)
ampV = np.abs(f)/(16384/2) #FFT結果を振幅に合わせてスケーリング

ampV = ampV[0:16384] #振幅の対称成分を除く

##### データの読み込みwave #####

def loadvtp(file):  #ファイルの読み込みに使用する関数の定義
    vtp = pd.read_csv(file+'.csv', dtype='float', skiprows=57, usecols=[6], nrows=16384, engine='python', header=None)   #解析対象となるデータの読み込み
    vtp = vtp - np.mean(vtp)   #平均を引く
    vtp = np.squeeze(vtp)
    return vtp

##### 主流(x)成分出力の計算 #####

wave = loadvtp(file)

##### FFT #####

f = np.fft.fft(wave) #FFT
f[0]=f[0]/2 #定常成分を1/2にする(スケーリングに必要)
ampwave = np.abs(f)/(16384/2) #FFT結果を振幅に合わせてスケーリング

ampwave = ampwave[0:16384] #振幅の対称成分を除く

df = [freq, ampy, ampx, ampV, ampwave]
pd.DataFrame(df).to_csv('FFT.csv', index=None)

csvからデータを読み込み，fftをし，csvまたはExcelに出力したいです
開始時間が0秒，終了時間が8.192秒
時間刻みは0.0005秒
サンプリング点数は16384点
です．

58行目の3列目から6列目までの解析を行いたいのですが、

PROBLEM WITH THONNY'S BACK-END:

と出てしまいました．
usecolsをすべて＝3とすればなぜか動きました．

また，出力が1行目に0.1.2.3....と続き，2行目に周波数，3行目から6行目に結果が出力されてしまいます．
列出力に直すにはどうしたらよろしいでしょうか？

Answer 1

[Python/Raspberry pi pico/エラー]Thonny からラズピコに書き込めないエラー ERROR thonny.backend: PROBLEM WITH THONNY’S BACK-END [Errno 30]には、

原因
Thonnyのバージョンが古いだけだった。
3.1を使用していました。
対策
Thonnyのバージョンを最新にしたら解決しました。
Circute Pythonの新しいバージョンにThonny3.1が対応していなかったのかもしれません。

と書かれていました。
これを試してみてはいかがですか。

Comments

[nonnon615]

アップデートしなおしたのですが，治りませんでした．
以下に詳細なエラーコードを示します．

ERROR thonny.backend: PROBLEM WITH THONNY'S BACK-END
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 1240, in wrapper
result = method(self, *args, **kwargs)
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 1227, in wrapper
return method(self, *args, **kwargs)
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 1297, in _execute_prepared_user_code
exec(statements, global_vars)
File "C:\Users\username\Desktop\M1\Python\実験データ処理(fft).py", line 91, in <module>
f = np.fft.fft(wave) #FFT
File "<__array_function__ internals>", line 6, in fft
File "C:\Users\username\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\numpy\fft\_pocketfft.py", line 185, in fft
output = _raw_fft(a, n, axis, False, True, inv_norm)
File "C:\Users\username\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\numpy\fft\_pocketfft.py", line 56, in _raw_fft
% n)
ValueError: Invalid number of FFT data points (0) specified.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 1285, in execute_source
return self._execute_prepared_user_code(statements, global_vars)
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 1245, in wrapper
return {"user_exception": self._backend._prepare_user_exception()}
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 1078, in _prepare_user_exception
"stack": self._export_stack(last_frame),
File "C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Thonny\lib\site-packages\thonny\plugins\cpython\cpython_backend.py", line 970, in _export_stack
module_name = system_frame.f_globals["__name__"]
KeyError: '__name__'