JupyterLiteはJupyterプロジェクトが運営している、ブラウザ上で動作する軽量なPython環境です。アカウント作成が不要で、インターネットに接続されたデバイスがあれば、誰でも無料で利用することができます。JupyterLiteでは、多くのPythonライブラリ（例: グラフ描画用のmatplotlibやデータ解析用のpandasなど）を利用することが可能です。以下の手順を参考にして、Pythonを用いた解析を試してみてください！
1. JupyterLiteでノートブックを作成
- JupyterLiteのウェブページ にアクセスします。
- ページが開いたら、左上のメニューから「File」 > 「New」 > 「Notebook」を選択します。
- 表示されたポップアップで「Python (Pyodide)」を選択します。
- これで新しいノートブックが作成され、Pythonコードを記述できる環境が整います。
2. CSVファイルをアップロード
解析に必要な以下のデータをご自身のPCへダウンロードしてください。
- data.csv (GPSによる緯度経度情報と三軸加速度を含むデータ): filter_csv, plot_Acc, summary_filter_csv, CWT_Accで使用
- data_gps.csv（(time, latitude, longitude, height_above_mean_sea_level) の項目を含むGPSデータ）: generate_kmlで使用
- data_dt.csv ((time, depth, temperature)を含むデータ): plot_DT, dive_parameter_analysisで使用
- JupyterLiteの左側にあるファイルブラウザを確認します。
- ファイルブラウザの上部にある「Upload Files」（上向き矢印アイコン）をクリックします。
- ダウンロードした
CSVファイルを選択してアップロードします。- アップロード後、ファイル名がファイルブラウザに表示されていることを確認してください。
3. Pythonコードを実行
スクリプト一覧にある各ページのコードをテキストエディタで開き、JupyterLiteのノートブックにコピーして実行（右▼をクリック）します。
警告 (Warning) メッセージが表示されますが、JupyterLiteに含まれるライブラリのバージョンに関する通知であり、実行内容には影響しません。グラフが表示、あるいはファイルが出力されていれば無視して問題ありません。出力された図は”output_graph.png”という名前でJupyterLite内で保存されているので、ダウンロードして利用してください。