ウェットタイヤ、ドライタイヤ、どっちが早い？ [自作の fastf1 便利ライブラリ]

ウェット VS ドライ

2025年のイギリス GP は、スタート前に雨が降ったもののフォーメーションラップ開始時には晴れ間も見えており、早めにドライタイヤへ変更するドライバーと、インターミディエートで走り続けるドライバーに分かれました。その後、雨は強くなったものの、レース終盤に再び路面が乾くと、どのタイミングでタイヤを交換するかという難しい判断を求められます。

レース中に適切な判断を下すことはとても難しいですが、結果から読み解くことは多少できるかもしれません。1周をいくつかの区間に分けて、その区間ごとに各ラップでウェットタイヤかドライタイヤ、どちらのタイヤをはいた車が速く走れたかを比較して色を付けてみます。

自作の fastf1 便利ライブラリ

こちらの「slick_vs_wet」関数で出力できます。使い方は、

ff1.slick_vs_wet(
    session=session_race,
    target_lap=6
)

session にはセッションオブジェクト、target_lap は出力したい周回数を指定します。実際の走行位置で線を引くので、ピットに入った車がいたり、コースアウトする車がいると、その部分が実際のコースレイアウトより広くなってしまうこともあるのですが、これはこれで仕方がないということで。

Jupyter Lab で出力した画像をまとめて保存する

これを使って、イギリス GP の全ラップ分を出力してみるコードは以下の通り。

import sys
import importlib
sys.path.append("/fastf1-libs/fastf1_lib")
from fastf1lib import myFastf1

ff1 = myFastf1()

session_race = ff1.load_session_o(
    name="british", 
    year=2025, 
    s='R',
    cache='/data/cache/'
    )

for i in range(1,52):
    ff1.slick_vs_wet(
        session=session_race,
        target_lap=i
    )

Jupyter Lab でこのコードを実行すると、こんな感じで Lap1 から Lap51 まで出力されます。

しかし、この画像を1つ1つ保存していると面倒ですね。そんなときは Jupyter Lab のメニューから File - Download とたどると、ノート全体を ZIP ファイルにしてダウンロードできます。

ZIP ファイルを展開すると、画像ファイルを取り出せるので、一度に複数のファイルをダウンロードできます。

これをつなげるとこんな感じ。

だんだんドライタイヤが速くなってきて、急に一面ウェットになりますね。残り 10 周くらいで急速に乾いていく様子もわかりますね。