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次のような内容を含むテキスト ファイルがあります。

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**#Raw SIFs at Crack Propagation Step: 0**
# Vertex, X,              Y,              Z,              K_I,            K_II,
  0      , 2.100000e+00   , 2.000000e+00   , -1.000000e-04  , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   ,
  1      , 2.100000e+00   , 2.000000e+00   , 1.699733e-01   , 8.727065e+00   , -8.696262e-04  ,
  2      , 2.100000e+00   , 2.000000e+00   , 3.367067e-01   , 8.907810e+00   , -2.548819e-04  ,

**# MLS SIFs at Crack Propagation Step: 0**

# MLS approximation: 
# Sample, t,             NA,             NA,              K_I,            K_II,
# Crack front stretch: 0
  0      , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 8.446880e+00   , -1.360875e-03  ,
  1      , 5.670333e-02   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 8.554168e+00   , -1.156931e-03  ,
  2      , 1.134067e-01   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 8.648241e+00   , -9.755573e-04  ,

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**# Raw SIFs at Crack Propagation Step: 1**
# Vertex, X,              Y,              Z,              K_I,            K_II,
  0      , 2.186139e+00   , 2.000000e+00   , -1.688418e-03  , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   ,
  1      , 2.192003e+00   , 2.000000e+00   , 1.646902e-01   , 9.571022e+00   , 4.770358e-03   ,
  2      , 2.196234e+00   , 2.000000e+00   , 3.319183e-01   , 9.693934e+00   , -9.634989e-03  ,

**# MLS SIFs at Crack Propagation Step: 1**

# MLS approximation: 
# Sample, t,             NA,             NA,              K_I,            K_II,
# Crack front stretch: 0
   0      , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 9.402031e+00   , 2.097959e-02   ,
   1      , 5.546786e-02   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 9.467541e+00   , 1.443546e-02   ,
   2      , 1.109357e-01   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 9.525021e+00   , 8.554051e-03   ,

ご覧のとおり、# 記号のない行には、プロットしたいデータが含まれています。ステップ 0 とステップ 1 の短い部分しか示していませんが、このファイルには約 20 のステップがあります。また、各ステップには、RAW SIFS と MLS SIFS の 2 種類のデータがあります。データの各セクションについて、頂点 (1 列目) 対 K_I (5 列目)、および頂点 (1 列目) 対 K_II (6 列目) の折れ線グラフをプロットしたいと思います。

したがって、最終的には、頂点と K_Iの 20 段階のRAW SIFSと 20 の曲線をすべて 1 つのグラフにまとめたいと思います。次に、頂点対 K_IIのRAW SIFSの 20 ステップの別のグラフ。同様に、頂点対 K_Iの 20 ステップのMLS SIFSと 20 の曲線をすべて 1 つのグラフにまとめたいと思います。次に、頂点対 K_IIのMLS SIFSの 20 ステップの別のグラフ。

これまでのところ、元のファイルの 1 つのセクションだけを含む別のテキスト ファイルを作成しました。したがって、Crack Propagation Step: 0セクションの Raw SIF については、私が書いたコードは numpy.loadtxt() を使用してファイルを読み取ります。

import numpy
with open("numfile.txt") as RawStep0:
Vertex, K_I, K_II = numpy.loadtxt(RawStep0, usecols = (0, 4, 5), dtype = float, delimiter=" , ",
                                             skiprows = 2, unpack = True)

私の出力 --->

頂点 = 配列([ 0., 1., 2.])

K_I = 配列([0. , 8.727065, 8.90781])

セクションごとに個別のファイルを作成せずに、元のファイルのコードを作成するにはどうすればよいですか? # 記号を使用してすべての行をスキップし、プロットする必要がある配列を作成するにはどうすればよいですか?

4

2 に答える 2

2

試す：

# helper function to parse a data block
def parse_SIF(lines):
    SIF = []
    while lines:
        line = lines.pop(0).lstrip()
        if line == '' or line.startswith('#'):
            continue
        if line.startswith('**#'):
            lines.insert(0, line)
            break
        data = line.split(',')
        # pick only columns 0, 4, 5 and
        # convert to appropiate numeric format
        # and append to list for current SIF and step
        SIF.append([int(data[0]), float(data[4]), float(data[5])])
    return SIF

# your global data structure - nested lists
raw = []
mls = []

# read whole file into one list - ok if your data is not large
with open('data') as fptr:
    lines = fptr.readlines()

# global parse routine - call helper function to parse data blocks
while lines:
    line = lines.pop(0)
    if line.startswith('**#'):
        if line.find('Raw SIFs at Crack Propagation Step:') > -1:
            raw.append(parse_SIF(lines))
        if line.find('MLS SIFs at Crack Propagation Step:') > -1:
            mls.append(parse_SIF(lines))

# show results for your example data
from pprint import pprint
for raw_step, mls_step in zip(raw, mls):
    print 'raw:'
    pprint(raw_step)
    print 'mls:'
    pprint(mls_step)

これにより、次の結果が得られます。

raw:
[[0, 0.0, 0.0], [1, 8.727065, -0.0008696262], [2, 8.90781, -0.0002548819]]
mls:
[[0, 8.44688, -0.001360875],
 [1, 8.554168, -0.001156931],
 [2, 8.648241, -0.0009755573]]
raw:
[[0, 0.0, 0.0], [1, 9.571022, 0.004770358], [2, 9.693934, -0.009634989]]
mls:
[[0, 9.402031, 0.02097959],
 [1, 9.467541, 0.01443546],
 [2, 9.525021, 0.008554051]]
于 2012-07-29T22:30:26.610 に答える
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これはより一般的なヒントです。より適切なファイル形式を使用することを検討したことがありますか？あなたのユースケースでは、hdf5ファイル形式をお勧めします。それには非常に優れたPythonバインディングがあります：http ：//code.google.com/p/h5py/

Hdf5はセクショニングをサポートし、Pythonバインディングはスライスとnumpyもサポートします。これはあなたにとって物事をより簡単にするだろうと思います。

于 2012-07-29T20:40:29.567 に答える