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そこで、最近、この質問に対する解決策を見つけました。 データファイルの2つの列を取得し、それらを2つの配列に配置したいと考えていました。これで、このコードがうまく機能します。

Xvals=[]; Yvals=[]
i = open('BGBiasRE_IM3_wCSrescaled.txt','r')

lines = [line.split() for line in i if line[:4] not in ('time', 'Step')]
Xvals, Yvals = zip(*lines)

V = [0, 0.004, 0, 0.0004]

pylab.plot(Xvals, Yvals, marker='o')
pylab.axis(V)
pylab.xlabel('Time (ms)')
pylab.ylabel('Current (A)')
pylab.title('Title')
pylab.show()

しかし、私は今、私が質問を台無しにしたことに気づきました。以下のようにデータファイルをレイアウトしました。

    time    I(R_stkb)
Step Information: Temp=0  (Run: 1/11)

0.000000000000000e+000  0.000000e+000

9.999999960041972e-012  8.924141e-012

1.999999992008394e-011  9.623148e-012

Step Information: Temp=10  (Run: 2/11)

0.000000000000000e+000  0.000000e+000

9.999999960041972e-012  4.924141e-012

1.999999992008394e-011  8.623148e-012

（注：各データ行の間に空の行はなく、2つのデータ値の間にタブがあります）

上記のコードはすべてのステップ情報を1つの配列に追加するため、異なるステップに2つの異なる配列が必要な場合は、2つの大きな長い配列を取得して、後でそれぞれの配列を個別にプロットできるようにします。また、ステップ名（この場合はTemp = 10）を取得し、ステップ情報の各チャンクを反映するように配列にアタッチ/名前を付ける必要があります。例えば。こういう配列になってしまいたいです

Temp0_Xvals = [ 0.000000000000000e+000, 9.999999960041972e-012, 1.999999992008394e-011]
Temp0_Yvals = [ 0.000000e+000, 8.924141e-012, 9.623148e-012]

Temp10_Xvals = [...]
Temp10_Yvals = [...] etc etc

明らかに、これは問題をはるかに複雑にし、どこから始めればよいのかわかりません。

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私はそれらの線に沿って何かをします：

i = open('BGBiasRE_IM3_wCSrescaled.txt', 'r')

Xnames, Ynames = [], []

count = 0
for line in i:
    if count > 0:
        line_tmp = line.split()
        if line_tmp[0] == 'Step':
            step = (line_tmp[2].split('='))[1]
            varnameX = 'Temp' + str(step) +'_Xvals'
            varnameY = 'Temp' + str(step) +'_Yvals'
            globals()[varnameX] = []
            globals()[varnameY] = []
            Xnames.append(varnameX)
            Ynames.append(varnameY)
        else:
            globals()[varnameX].append(float(line_tmp[0]))
            globals()[varnameY].append(float(line_tmp[1]))
    count += 1
i.close()

for name in Xnames:
    print name + ' = ' + str(eval(name))

for name in Ynames:
    print name + ' = ' + str(eval(name))

これは確かに最も効率的な解決策ではありませんが、特定の問題に対しては機能します

于 2012-02-27T10:37:14.513 に答える
0

方言で使用csvします。excel_tab

于 2012-02-27T05:51:16.130 に答える