Чтение массивов из файла - PullRequest
Новая
       5

Чтение массивов из файла

0 голосов
/ 08 ноября 2019

Мне нужно прочитать точки из 2 файлов (.txt или .xls) в виде массива и объединить их, чтобы запустить алгоритм, который помещает эти точки в эллипс.

Из первого файла из 5 столбцов я должен прочитать массивы X из 5 элементов: 

3586,02124  2391,50342  837,45227   -837,29681  -2385,9751
3587,69238  2387,48218  836,604     -840,75067  -2390,17529
3588,44531  2387,44556  836,00555   -840,79022  -2389,77612
3588,08203  2388,25439  836,26544   -840,17017  -2389,07544
3587,66553  2389,05566  836,53046   -839,53912  -2388,40405
3587,26636  2389,86255  836,79382   -838,91455  -2387,7168
........

Из второго файла из 5 столбцов я должен прочитать массивы Y из 5 элементов: 

843,19598   2396,10278  3579,1377   4210,15674  4209,37549
841,9397    2397,21948  3573,11963  4205,89209  4226,73926
842,01642   2397,72266  3573,06494  4202,88379  4226,93799
842,22083   2397,47974  3574,27515  4204,19043  4223,8208
842,42065   2397,20142  3575,47437  4205,52246  4220,64795
......

Затем я должен создать переменную pot: 

pot = (x, y)

, которая является входными данными для расчета. Первая строка первого файла (x(1)) соответствует первой строке второго файла (y(1)). Алгоритм берет x и y из этих пяти точек (3586,02124;843,19598), (2391,50342; 2396,10278),.... и соответствует эллипсу. Поэтому для каждого набора точек (или линии) у меня будет эллипс.

Подводя итог, я ищу код для чтения этих точек, а также какой цикл подойдет для запуска алгоритма для каждого набора точек.

Есть идеи?

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 08 ноября 2019

Использование панд 

import pandas as pd

# Files to read
files = ['f1.csv', 'f2.csv']

# Read each file and create a dataframe
# df[0] contains a dataframe for f1
# df[1] contains a dataframe for f2
df = []
for file in files:
    df.append(pd.read_csv(file, sep='\\s+', header=None))

print(f'Dataframe of f1\n{df[0]}\n')
print(f'Dataframe of f2\n{df[1]}\n')

# Get the number of rows from df[0]
# df[1] must be of the same dimension (rows x columns)
nrows = df[0].shape[0]
ncols = df[0].shape[1]

for row in range(nrows):
    print(f'\nrow {row}')
    for col in range(ncols):
        print(f'col {col} of f1 and f2')
        col_f1 = df[0].iloc[row, col].split(',')
        col_f2 = df[1].iloc[row, col].split(',')
        print(f'{col_f1}, {col_f2}')
        # Here you have (3586,02124;843,19598)....
        # In this format: col_f1, col_f2 = [3586, 02124], [843, 19598]...
        # Don't forget to convert to float() the numbers
        # Ex. pt_x = float(col_f1[0])

Какие выходы: 

Dataframe of f1
            0           1          2           3            4
0  3586,02124  2391,50342  837,45227  -837,29681   -2385,9751
1  3587,69238  2387,48218    836,604  -840,75067  -2390,17529
2  3588,44531  2387,44556  836,00555  -840,79022  -2389,77612
3  3588,08203  2388,25439  836,26544  -840,17017  -2389,07544
4  3587,66553  2389,05566  836,53046  -839,53912  -2388,40405

Dataframe of f2
           0           1           2           3           4
0  843,19598  2396,10278   3579,1377  4210,15674  4209,37549
1   841,9397  2397,21948  3573,11963  4205,89209  4226,73926
2  842,01642  2397,72266  3573,06494  4202,88379  4226,93799
3  842,22083  2397,47974  3574,27515  4204,19043   4223,8208
4  842,42065  2397,20142  3575,47437  4205,52246  4220,64795


row 0
col 0 of f1 and f2
['3586', '02124'], ['843', '19598']
col 1 of f1 and f2
['2391', '50342'], ['2396', '10278']
col 2 of f1 and f2
['837', '45227'], ['3579', '1377']
col 3 of f1 and f2
['-837', '29681'], ['4210', '15674']
col 4 of f1 and f2
['-2385', '9751'], ['4209', '37549']

row 1
col 0 of f1 and f2
['3587', '69238'], ['841', '9397']
col 1 of f1 and f2
['2387', '48218'], ['2397', '21948']
col 2 of f1 and f2
['836', '604'], ['3573', '11963']
col 3 of f1 and f2
['-840', '75067'], ['4205', '89209']
col 4 of f1 and f2
['-2390', '17529'], ['4226', '73926']

row 2
col 0 of f1 and f2
['3588', '44531'], ['842', '01642']
col 1 of f1 and f2
['2387', '44556'], ['2397', '72266']
col 2 of f1 and f2
['836', '00555'], ['3573', '06494']
col 3 of f1 and f2
['-840', '79022'], ['4202', '88379']
col 4 of f1 and f2
['-2389', '77612'], ['4226', '93799']

row 3
col 0 of f1 and f2
['3588', '08203'], ['842', '22083']
col 1 of f1 and f2
['2388', '25439'], ['2397', '47974']
col 2 of f1 and f2
['836', '26544'], ['3574', '27515']
col 3 of f1 and f2
['-840', '17017'], ['4204', '19043']
col 4 of f1 and f2
['-2389', '07544'], ['4223', '8208']

row 4
col 0 of f1 and f2
['3587', '66553'], ['842', '42065']
col 1 of f1 and f2
['2389', '05566'], ['2397', '20142']
col 2 of f1 and f2
['836', '53046'], ['3575', '47437']
col 3 of f1 and f2
['-839', '53912'], ['4205', '52246']
col 4 of f1 and f2
['-2388', '40405'], ['4220', '64795']

Вы можете продолжить с этого момента, теперь (x, y) пары легко доступны. Я не знаю, что вы хотите сделать с pot = (x, y), поэтому я не могу помочь дальше.

0 голосов
/ 08 ноября 2019

Не знаю точно, что вы имеете в виду, но: 

array = []
with open('test.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        print(line.strip('\n').split('  '))

дает мне такой вывод: 

['3586,02124', '2391,50342', '837,45227', ' -837,29681', '-2385,9751']
['3587,69238', '2387,48218', '836,604', '', ' -840,75067', '-2390,17529']
['3588,44531', '2387,44556', '836,00555', ' -840,79022', '-2389,77612']
['3588,08203', '2388,25439', '836,26544', ' -840,17017', '-2389,07544']
['3587,66553', '2389,05566', '836,53046', ' -839,53912', '-2388,40405']
['3587,26636', '2389,86255', '836,79382', ' -838,91455', '-2387,7168']

Я думаю, вы сможете сделать это дальше. Возможно, вы захотите сделать еще одну полосу, но это ваш файл с непоследовательным интервалом перед 4-м столбцом

...