Программа на Python для вычисления выражения (уравнения) по значениям второго столбца

Question

У меня есть значения как:

0.263 0

0.265 0

0.267 0

0.269 0.0001

0.271 0.0003

0.273 0.0006

0.275 0.0011

0.277 0.0021

0.279 0.0029

0.281 0.0046

0.283 0.0072

0.285 0.0113

Я хочу вычислить выражение, т. Е. PMF(W_r)= k_b T ln g(r).Где g(r) - значения второго столбца.

Вот код, который я пробовал:

import numpy as np
#import panda as pd
import scipy.constants as sc
#from astropy import constants as const
import matplotlib.pyplot as plt
import math
A=open('rdf_CaOw.dat','r')
B=open('pmf.dat','w')
for column in A:
    c=column.strip().split()
    B.write(column[6:11]+'\n')
B.close()
A.close()

C=open('pmf.dat', 'r')
D=open('pmf1.dat','w')
for line in C:
    W = (- float(sc.Boltzmann * 298 * float (math.log (C))))
    print (W)

1) Есть предложения по этому поводу?

2) Могу ли я напрямую взять второй столбец и вставить / вставить в уравнение для расчета?

Как я могу это сделать?Так как здесь я записываю второй столбец в один выходной файл, и из этого выходного файла я снова помещаю уравнение.

Любые предложения приветствуются.

Answer 1

2) Можно ли напрямую взять второй столбец и вставить / вставить в уравнение для вычисления?

Да, ваш файл (pmf.dat) действует как переменная и являетсясовершенно не нужно.

Прежде всего:

for column in A:

Эта строка повторяет файл по строкам, поэтому row может быть лучшим именем переменной здесь.Вы хотите значения из второго столбца?Тогда row[1] - это то, что вам нужно.

Вы можете использовать цикл for:

C = []
for row in A:
    C.append(row.split()[1])

Или, что лучше, вы можете использовать понимание списка.

C = [row.split()[1] for row in open('rdf_CaOw.dat','r')]

Walla!Вот оно у вас.

C = [0, 0, 0, 0.0001, 0.0003, 0.0006, 0.0011, 0.0021, 0.0029, 0.0046, 0.0072, 0.0113]

Кажется, вы пытаетесь получить последние 5 значений.

C[-5:] gives [0.0021, 0.0029, 0.0046, 0.0072, 0.0113]

Я считаю, что это лучшая практика по сравнению с C[6:11]

Answer 2

Вы можете взять прямо второй столбец

with open('rdf.dat') as f:
    for line in f:
        cols = [float(x) for x in line.split()]
        print (cols[1])

Выход

0.0
0.0
0.0
0.0001
0.0003
0.0006
0.0011
0.0021
0.0029
0.0046
0.0072
0.0113

Вы можете использовать его сейчас для дальнейшей математики.