関数の出力の表示 python

Question

実現したいこと

python初心者です。
def integral　　から始まる関数の結果(LF_HF)を表示させたいです。
関数の中身を表示させるために何をしていいか分かりません。

該当のソースコード

#入力された時系列データ(t, x)とサンプリングレート(dt)を元にFFTを行って、
#それを時系列とともにplotする。
###############################
import numpy as np
import scipy
from scipy import integrate
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import *
 
def FFT_main(t, x, dt, split_t_r, overlap, window_F, output_FN, y_label, y_unit):
 
    #データをオーバーラップして分割する。
    split_data = data_split(t, x, split_t_r, overlap)
 
    #FFTを行う。
    FFT_result_list = []
    for split_data_cont in split_data:
        FFT_result_cont = FFT(split_data_cont, dt, window_F)
        FFT_result_list.append(FFT_result_cont)
 
    """
    #各フレームのグラフ化
    IDN = 0
    for split_data_cont, FFT_result_cont in zip(split_data, FFT_result_list):
        IDN = IDN+1
        plot_FFT(split_data_cont[0], split_data_cont[1], FFT_result_cont[0], FFT_result_cont[1], output_FN, IDN, 0, y_label, y_unit)
    """
 
    #平均化
    fq_ave = FFT_result_list[0][0]
    F_abs_amp_ave = np.zeros(len(fq_ave))
    for i in range(len(FFT_result_list)):
        F_abs_amp_ave = F_abs_amp_ave + FFT_result_list[i][1]
    F_abs_amp_ave = F_abs_amp_ave/(i+1)
 
    plot_FFT(t, x, fq_ave, F_abs_amp_ave, output_FN, "ave", 1, y_label, y_unit)
 
    return fq_ave, F_abs_amp_ave
 
def plot_FFT(t, x, fq, F_abs_amp, output_FN, IDN, final_graph, y_label, y_unit):
    fig = plt.figure(figsize=(12, 4))
    ax2 = fig.add_subplot(121)
    title1 = "time_" + output_FN[:-4]
    plt.plot(t, x)
    plt.xlabel("time [s]")
    plt.ylabel(y_label+"["+y_unit+"]")
    #plt.title(title1)
    plt.title(f'Ryosuke {i*60+1}-{(i+1)*60} pupil ')
 
    ax2 = fig.add_subplot(122)
    title2 = "freq_" + output_FN[:-4]
    plt.xlabel('freqency(Hz)')
    plt.ylabel(y_label+"["+y_unit+"/rtHz]")
    plt.xscale("log")
    plt.yscale("log")
    plt.plot(fq, F_abs_amp)
    #plt.title(title2)
    plt.title(f'Ryosuke {i*60+1}-{(i+1)*60} pupil amplitude spectrum')
 
    if final_graph == 0:
        plt.savefig(output_FN[:-4]+"_"+str(IDN)+"_FFTtemp"+output_FN[-4:], dpi=300)
    elif final_graph == 1:
        plt.savefig(output_FN, dpi=300)
 
    return 0

def integrate(vlf,lf,hf,F_abs_amp,fq):

       
    LF= scipy.integrate.quad(F_abs_amp, (fq,vlf,lf))
    HF= scipy.integrate.quad(F_abs_amp, (fq,vlf,lf))
    LF_HF = float(LF) / HF   
    print(LF_HF)
    
    return LF_HF


 
def FFT(data_input, dt, window_F):
 
    N = len(data_input[0])
 
    #窓の用意
    if window_F == "hanning":
        window = np.hanning(N)          # ハニング窓
    elif window_F == "hamming":
        window = np.hamming(N)          # ハミング窓
    elif window_F == "blackman":
        window = np.blackman(N)         # ブラックマン窓
    else:
        print("Error: input window function name is not sapported. Your input: ", window_F)
        print("Hanning window function is used.")
        hanning = np.hanning(N)          # ハニング窓
 
    #窓関数後の信号
    x_windowed = data_input[1]*window
 
    #FFT計算
    F = np.fft.fft(x_windowed)
    F_abs = np.abs(F)
    F_abs_amp = F_abs / N * 2
    fq = np.linspace(0, 1.0/dt, N)
 
    #窓補正
    acf=1/(sum(window)/N)
    F_abs_amp = acf*F_abs_amp
 
    #ナイキスト定数まで抽出
    fq_out = fq[:int(N/2)+1]
    F_abs_amp_out = F_abs_amp[:int(N/2)+1]
 
    return [fq_out, F_abs_amp_out]
 
def data_split(t, x, split_t_r, overlap):
 
    split_data = []
    one_frame_N = int(len(t)*split_t_r) #1フレームのサンプル数
    overlap_N = int(one_frame_N*overlap) #オーバーラップするサンプル数
    start_S = 0
    end_S = start_S + one_frame_N
 
    while True:
        t_cont = t[start_S:end_S]
        x_cont = x[start_S:end_S]
        split_data.append([t_cont, x_cont])
 
        start_S = start_S + (one_frame_N - overlap_N)
        end_S = start_S + one_frame_N
 
        if end_S > len(t):
            break
 
 
    return np.array(split_data)
 
if __name__ == "__main__":
    for i,dff in enumerate(dfs):
        t = dff['timestamp']
        x = f_sci(dff['timestamp'])
        dt = 0.025 #This value should be correct as real.
        output_FN = "test.png"
        split_t_r = 0.6 #1つの枠で全体のどの割合のデータを分析するか。
        overlap = 0.5 #オーバーラップ率
        window_F = "hanning" #窓関数選択: hanning, hamming, blackman
        y_label = "amplitude"
        y_unit = "V"
        vlf = 0.04
        lf = 0.15
        hf = 0.4
        
        FFT_main(t, x, dt, split_t_r, overlap, window_F,output_FN, y_label, y_unit)

Comments

[8524ba23]

単にprint(LF_HF)なりするのではダメなのでしょうか。
あるいは「関数の結果」「中身」を表示させたいと記載ありますが、どちらでしょうか？
より具体的に詳しく実現したいことを説明すると回答得られやすくなると思います。

[ke0313]

私もそう思い、returnの前とif __name__ == "__main__":の中に
print(LF_HF)をいれましたが、結果が表示されません。
print(integrat)も入れてみましたが、<function integrate at 0x0000017974914DC0>と表示されるだけです。

関数の使い方も曖昧なのですが、FFTを行った波形F_abs_ampに対してvlf,lh,hfの範囲で積分を行っているつもりです。

Answer 1

問題が2つあります。

• integrate 関数はどこからも呼ばれていません。
  なので、そもそも表示したいLF_HF は計算されていませんし、 printを挿入しても表示されません。

• integrate という変数は上書きされてしまっているのでintegrate関数は動きません。

from scipy import integrate

def integrate(vlf,lf,hf,F_abs_amp,fq):
    LF= integrate.quad(F_abs_amp, (fq,vlf,lf))

scipyのintegurateをインポートしておいて、同じ名前でintegrateを関数に定義しています。そしてその中で、integureteを使おうとしています。

import scipy
def integrate(vlf,lf,hf,F_abs_amp,fq):
    LF= scipy.integrate.quad(F_abs_amp, (fq,vlf,lf))

とりあえず僕ならこうしておきます。

Comments

[ke0313]

回答ありがとうございます。
上記のように変更しましたが、結果は表示されませんでした。
まだ関数が機能していないのでしょうか。

[TakaiY]

上記とは、僕の回答のようにですか？
そこを変えただけでは、呼ぶようにはなりませんよ。

そもそも呼んでいない関数をどのように使うべきなのかは作った人に聞くしかないと思います。

[ke0313]

了解です。ありがとうございます。