tascpy 0.1.0

タスク計測データ処理用のPythonライブラリ

tascpy

tascpy は、計測アプリケーション「tasc」などから出力される計測データの分析・可視化を効率的に行うための Python ライブラリです。直感的なインターフェースと強力なデータ処理機能を備え、メソッドチェーン形式で複雑な操作を簡潔に記述できます。

主な特徴

• メソッドチェーンによる流れるような操作：複数のデータ処理ステップを連続して記述できます
• イミュータブルなデータ操作：元のデータを変更せず、常に新しいデータセットを生成します
• ドメイン特化機能：荷重-変位データや座標データなど、特定の分析領域に特化した機能を提供します
• 柔軟なデータ選択：列名、行インデックス、ステップ値などによる多彩な選択操作をサポートします
• 高度な数学的処理：数値演算、補間、正規化など様々な数学的操作を提供します
• 直感的な可視化：Matplotlib と連携した簡単かつ高度なデータ可視化機能があります
• 型ヒントと自動補完：VSCode などの IDE で自動補完や型チェックを完全サポートします

インストール方法

pip からのインストール

pip install tascpy

ソースからのインストール

git clone https://github.com/toruinaba/tascpy.git
cd tascpy
pip install -e .

使用例

基本的な使い方

import tascpy
from tascpy.core.collection import ColumnCollection

# CSVファイルからデータを読み込む
collection = ColumnCollection.from_file(
    filepath="data.csv", 
    format_name="csv", 
    auto_detect_types=True
)

# データ処理のチェーンメソッド
result = (
    collection.ops
    .select(columns=["Force", "Displacement"])  # 必要な列を選択
    .filter_by_value("Force", lambda x: x > 0)  # 正の荷重値のみ選択
    .add("Force", 10, result_column="AdjustedForce")  # 新しい列を作成
    .divide("AdjustedForce", "Displacement", result_column="Stiffness")  # 剛性計算
    .end()  # チェーンを終了して結果を取得
)

# 結果の表示
print(f"処理後のデータ: {len(result)} 行 × {len(result.columns)} 列")
print(f"最大剛性: {result['Stiffness'].max():.2f}")

荷重-変位ドメインの分析

# 荷重-変位ドメインへの変換
ld_collection = collection.ops.as_domain(
    "load_displacement",
    load_column="Force",
    displacement_column="Displacement"
).end()

# 降伏点の計算
yield_result = (
    ld_collection.ops
    .calculate_stiffness(range_start=0.1, range_end=0.5, result_column="Stiffness")
    .calculate_yield_point(method="offset", offset_ratio=0.002)  # 0.2%オフセット法
    .end()
)

# 結果の表示
print(f"降伏荷重: {yield_result['YieldPoint_Load'].values[0]:.2f} kN")
print(f"降伏変位: {yield_result['YieldPoint_Displacement'].values[0]:.2f} mm")

可視化の例

import matplotlib.pyplot as plt

# 散布図と線グラフの作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

(
    collection.ops
    .select(columns=["Displacement", "Force"])
    .plot(
        x_column="Displacement",
        y_column="Force",
        plot_type="scatter",
        label="測定データ",
        ax=ax,
        marker="o",
        alpha=0.7
    )
    .end()
)

plt.title("荷重-変位関係")
plt.xlabel("変位 (mm)")
plt.ylabel("荷重 (kN)")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

ドキュメント

より詳細なドキュメントとサンプルについては、以下を参照してください：

• 基本サンプル集 - 基本的な操作と使用例
• 高度なサンプル - 異常値分析など高度な分析テクニック
• ドメイン特化機能 - 荷重-変位分析や座標データ処理の例
• 開発者ガイド - tascpy の拡張や独自ドメインの開発方法

動作環境

• Python 3.8 以上
• 依存ライブラリ:
  • numpy
  • pandas
  • matplotlib
  • scipy
  • japanize-matplotlib (オプション・日本語フォントサポート用)

スタブファイル生成

tascpy のチェーンメソッドは動的に登録されるため、IDE の自動補完を有効にするにはスタブファイルの生成が必要です。初回インポート時に自動生成されますが、手動で実行することも可能です：

# スタブファイルの手動生成
from tascpy.operations.stub_generator import generate_stubs
generate_stubs()

環境変数でスタブ生成を制御できます：

import os
os.environ["TASCPY_GENERATE_STUBS"] = "0"  # スタブ生成を無効化
import tascpy  # スタブは生成されません

プロジェクト構造

tascpy/
├── src/
│   └── tascpy/
│       ├── core/         # 基本データ構造
│       ├── domains/      # ドメイン特化コレクション
│       ├── operations/   # データ処理操作
│       └── plugins/      # プラグイン
├── tests/                # テストコード
├── examples/             # サンプルコード
├── docs/                 # ドキュメント

ライセンス

MIT ライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

コントリビューション

バグ報告や機能リクエスト、プルリクエストなど、あらゆる形での貢献を歓迎します。詳細は CONTRIBUTING.md を参照してください。

著者

• Toru Inaba (@toruinaba) - 初期開発者

謝辞

このライブラリの開発にあたり、ご協力いただいたすべての方々に感謝します。

このプロジェクトは GitHub Copilot を全面的に活用して開発されています。AI アシスタントによるコード生成とリファクタリングが、開発効率の向上と品質の維持に大きく貢献しています。