python 대량 처리 dat 파일 및 과학적 계산 방법 에 대한 상세 한 설명

요약:python 의 파일 읽 기 기능,파일 내용 수정,파일 이름 접미사 변경 등 을 소개 합 니 다.
일괄 처리 파일 기능

import os
path1 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test1'
path2 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test2'
filelist = os.listdir(path1)
for files in filelist:
 Olddir = os.path.join(path1,files)
 filename = os.path.splitext(files)[0]
 filetype = os.path.splitext(files)[1]
 print Olddir
 file_test = open(Olddir,'r')
 Newdir = os.path.join(path2,str(filename)+'.csv')
 print Newdir
 file_test2 = open(Newdir,'w')
 for lines in file_test.readlines():
 strdata = ",".join(lines.split('\t'))
 file_test2.write(strdata)
 file_test.close()
 file_test2.close()

os 모듈 은 python 의 가장 기본 적 인 모듈 중 하나 로 파일 처리 등에 사 용 됩 니 다.위의 코드 는 주로 dat 파일 을 csv 파일 로 바 꾸 는 동시에 csv 가 읽 을 수 있 도록 하 는 것 입 니 다.일반 txt 파일 은 접 두 사 를 직접 바 꾸 어 csv 파일 형식 으로 바 꿀 수 없 으 며,일반적으로 파일 을 읽 을 수 없습니다.csv 파일 은 일반적으로 쉼표 로 텍스트 를 구분 하고 데이터 처리 가 비교적 능숙 하 며 접 두 사 를 직접 바 꾸 어 xlsx 파일 을 얻 을 수 있 으 며 일반 엑셀 도 읽 을 수 있 습 니 다.
과학적 계산
matlab 는 과학 계산 프로 그래 밍 언어 로 서 과학 계산 에서 의 응용 이 정말 광범 위 합 니 다.webread 등 강력 한 함 수 를 포함 하여 사용 하기에 매우 편리 하지만 matlab 는 상업 소프트웨어 로 무료 가 아 닙 니 다.사실 python 은 과학적 인 계산 효율 이나 함수 라 이브 러 리 기능 을 포함 하여 그림 그리 기 기능,이미지 처리 가 매우 강하 다.(matlab 에 비해 python 의 팔레트 가 더욱 뛰어나다.)다음은 데이터 파일 을 읽 고 그림 을 그 리 는 기본 동작 을 참고 로 열거 합 니 다.
데이터 추출 및 그림 그리 기

#    
import os 
import pandas as pd
import numpy as np
number = -1;
sudu=np.zeros(5247*5,dtype=float).reshape(5247,5)
for files in filelist1:
 number +=1
 data = pd.read_csv(str(number+1)+'a.csv')
 sudu[:,number]=data['velocity']
 x = data['x']
 y = data['y']
a = sudu[0:5184,0].reshape(81,64)
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
extent = [np.min(x),np.max(x),np.min(y),np.max(y)]
plt.subplot(231)
u0 = sudu[0:5184,0].reshape(81,64)
plt.imshow(u0,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(232)
u1 = sudu[0:5184,1].reshape(81,64)
plt.imshow(u1,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(233)
u2 = sudu[0:5184,2].reshape(81,64)
plt.imshow(u2,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(234)
u3 = sudu[0:5184,3].reshape(81,64)
plt.imshow(u3,extent=extent,origin='lower')
#plt.axis("equal")
plt.subplot(235)
u4 = sudu[0:5184,4].reshape(81,64)
plt.imshow(u4,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(236)
u5 = sudu[0:5184,4].reshape(81,64)
plt.imshow(u5,extent=extent,origin='lower')
#contour
cs = plt.contour(u5, 20,extent = extent)
plt.xlim(-0.8,0.8)
plt.ylim(0.6,2.2)
plt.axis('equal')

python 의 과학적 계산 기능 은 matlab 와 비슷 합 니 다.python 은 몇 가지 차이 점 이 있 습 니 다.
1.python 은 원 그룹의 데이터 형식 이 있 습 니 다.원 그룹 은 목록 과 다 릅 니 다.원 그룹 은 변경 할 수 없습니다.
2.python 데이터 검색 사용[]
한 마디 로 하면 python 의 데이터 형식 과 풍부 합 니 다.
numpy 와 pandas 는 python 이 데이터 처리 에 사용 하 는 두 개의 라 이브 러 리 로 구체 적 인 사용 방법 은 주로 python 과학 계산 이 책 을 추천 합 니 다.matplotlib 는 그림 을 그 리 는 데 사 용 됩 니 다.방금 말씀 드 렸 듯 이 팔레트 가 대단 합 니 다.이미지 품질 이 좋 습 니 다.
예고:코드 운행 환경 은 모두 Jupyter notebook 으로 마치 신기 한 존재 이 고 인터넷 에 구축 한 자료 도 너무 많 습 니 다.
이 편 은 python 을 바탕 으로 dat 파일 을 대량으로 처리 하고 과학적 으로 계산 하 는 방법 에 대한 상세 한 설명 은 바로 작은 편집 이 여러분 에 게 공유 하 는 모든 내용 입 니 다.여러분 께 참고 가 되 고 저 희 를 많이 지지 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.