我又遇到了一个问题 - 我有多个格式如下的文件:
频率 A B
1000 1.2 0.0014
100 1.2 0.00013
10 1.2 0.0012
所有文件都在同一个文件夹中;到目前为止,我能够读取所有文件,进行我想要的计算,然后保存一个包含所有需要数据的大文件(代码见下文)
在我保存我想要的数据之前:
将数据分解为原始文件的数量,用新数据,并使用与输入名称相同的名称(代码中的 N 是每个文件的行数,我用它来识别如何我从总行数中得到的很多文件)
并且,要在一个图中绘制所有不同的数据(假设我有 3 个像上面这样的文件,我想要一个有 3 条线的图,都在同一个图上)——我似乎无法做到这一点,因为我所有的尝试都只给我一行
* 更新 - 我可以读取数据,并将所有内容放在第一个循环中,然后我可以遍历所有数据 - 现在我想自动保存功能,但是代码(见下面的简化版本)只保存一个数据集(可能会覆盖文本文件?) * 更新 2 - 现在可以使用了 - 需要在第二个循环中添加保存功能
import os
import numpy as np
datadirectory = '/media/data'
os.chdir( datadirectory)
listing = os.listdir(datadirectory)
my_array=np.zeros(shape=(0,3))
for infile in listing:
dataset = open(infile).readlines()
data = np.genfromtxt(dataset, usecols=(0,1,2))
my_array = np.vstack((my_array, data))
lta= my_array
此处进行一些处理 - lta 现在有 5 列
Results=np.column_stack((lta[:,0], lta[:,1], lta[:,2], lta[:,3], lta[:,4]))
for i in listing:
date = i
np.savetxt((os.path.join(resultpath, date)) + '.txt', Results, fmt='%s', delimiter='\t')
my_array = np.vstack((my_array, Results))
绘制数据 - 在 my_array 数组中我有所有数据,每 N 行(给定数字)我有一个不同的数据集 - 我想在同一个图表中绘制所有数据,我想每 N 行更改符号颜色
import matplotlib.pylab as plt
plt.figure(figsize=(10,5))
#graph_axes = plt.subplot(N,2,1)
graph = plt.semilogx(my_array[:,0], my_array[:,2])
plt.ylim(0, 25)
plt.xlim(0.1, 1000)
plt.show()
plt.savefig(os.path.join(resultpath, 'image.png'))
感谢任何帮助/指导!
最佳答案
如果您能提供my_array
中内容的示例就更好了,但据我了解,这段代码可以帮助您实现您的需要。首先,这是我为伪造数据而编写的代码。
import numpy as np
from random import random
# generate fake data
num_files = 5
N = 20
my_array = []
for f in range(num_files): # simulate multiple files
for n in range(N): # simulate multiple samples per file
# fake data
my_array.append([10 ** n / N, random() + f, 10 + f + random()])
my_array = np.asarray(my_array)
希望此时 my_array 的内容与您所拥有的内容相似(我只模拟了 3 列而不是处理数据后的 5 列,但这不应该影响后面的绘图代码:
import matplotlib.pyplot as plt
# now plot it
for i in range(0, num_files * N, N):
# plot column-0 vs column-1 in one subplot
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.semilogx(my_array[i:i + N, 0], my_array[i:i + N, 1])
plt.hold(True)
# plot column-0 vs column-2 in another subplot
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.semilogx(my_array[i:i + N, 0], my_array[i:i + N, 2])
plt.hold(True)
plt.show()
诀窍是使用 plt.hold(True)
,它将保留之前绘制的任何内容,并为下一个要绘制的数据分配新颜色。如果 N 不是常量,此解决方案也适用(但您必须修改循环数据的方式)。
希望对您有所帮助!
关于python - 使用 python 保存和绘制多个数据集,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14635172/