python - 使用python处理来自多个目录的同名数据

Question

我正在寻找一种方法来使我的 python 脚本处理具有相同名称但位于多个目录中的数据。具体来说，我希望根据不同时间步骤的数据制作图像。我有一段代码可以解析数据并一次创建一张图像，但我宁愿让它遍历所有目录并为我完成这一切，而不是手动完成。

目录/文件的格式如下:

主目录:

• 文件名:2Dvizualization.py

目录1:td.0000000

• 文件名:sqm-wf-k001-st0001.dx
• 文件名:sqm-wf-k001-st0001_gs.dx

目录2:td.0000400

• 文件名:sqm-wf-k001-st0001.dx
• 文件名:sqm-wf-k001-st0001_gs.dx

目录3:td.0000800

• 文件名:sqm-wf-k001-st0001.dx
• 文件名:sqm-wf-k001-st0001_gs.dx

。 。 .

Dir_final:td.016400

• 文件名:sqm-wf-k001-st0001.dx
• 文件名:sqm-wf-k001-st0001_gs.dx

我编写的手动执行此操作的脚本是:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

//size of the grid for each spatial dimension

sizex = 267

sizey = 267

sizez = 201

//below the data is parsed and made into an array

sqm_data_gs = np.genfromtxt('sqm-wf-k001-st0001_gs.dx',skip_header = 7,skip_footer = 5)

sqm_data = np.genfromtxt('sqm-wf-k001-st0001.dx',skip_header = 7,skip_footer = 5)

sqm_dat_gs = np.array(sqm_data_gs) 

sqm_dat = np.array(sqm_data)

sqm_data_array = np.reshape(sqm_dat,(sizex,sizey,sizez))

sqm_data_array_gs = np.reshape(sqm_dat_gs,(sizex,sizey,sizez))

sqm_diff = sqm_data_array - sqm_data_array_gs


plt.imshow(sqm_diff[:,:,sqm_diff.shape[2]//2],interpolation = 'quadric',origin = 'lower',extent=[-20,20,-20,20])

plt.xlim([-3,3])

plt.ylim([-3,3])

//plt.show()

plt.savefig('sqm0001.png')

我想将每个图像保存到名为 sqm****.png 的文件中。

有没有办法循环所有这些目录并输出图像？

任何见解将不胜感激。

谢谢!

Answer 1

您必须浏览目录树并找到要处理的文件。

在您的情况下，我会将您的实际代码包装在一个函数中，然后定义另一个函数来查找文件并将它们传递给您的处理函数。

您可以使用os.walk轻松浏览您的目录，所以这将是您的问题的一个示例:

import os

def find_data_files():
     for root, dirs, files in os.walk('/path/to/your/main/dir'): 
          if len(files) > 0:
              # we are inside a dir with files           
              for file in files:
                  # get file name and extension
                  name, ext = os.path.splitext(file)
                  if ext == '.dx':
                      if name[-3:] == '_gs':
                          # get full path for sql_data_gs file
                          sqm_data_gs = os.path.join(root, file)
                      else:
                          # get full path for sql_data file
                          sqm_data = os.path.join(root, file)
                      # now call your data processing function using file values
                      # (supposing you called your function `process_files)
                      process_files(sqm_data, sqm_data_gs)