У меня много текстовых файлов, похожих на следующий. Моя задача - прочитать эти данные с помощью python и построить их с помощью matplotlib следующим образом:
Пример сюжета
Все между *SOM и *EOM - это данные для графика. (пусто = нет данных,. = нет эффекта, 1 = слабый эффект, 2 = сильный эффект). (Каждая строка представляет собой высоту, а каждый столбец - азимут (1 символ = 15 градусов))
Далее мне нужны значения "Index" и "Coverage". Тем не менее, я всегда использовал loadtxt numpy для чтения текстовых файлов, но, похоже, это не подходящая функция для этой задачи.
Как вы думаете? Какая функция будет наиболее практичной?
Благодарю за каждый совет!
ObsFile a.rnx_G.map b.rnx_G.map
c.rnx_G.map d.rnx_G.map
e.rnx_G.map f.rnx_G.map
g.rnx_G.map
Rec receiver name
Ant antenna name number
System GPS
Freq 1+2
Index M= 19
Coverage 74 % (above an ele. angle of 9 deg)
*SOM
49 22.1 1.... ........ . 1.. 49
47 222211 ............ . 2.. 47
45 2212111.....1........111. 45
43 22221.1.....1........1.1. 43
41 22222............. ..1.... 41
39 .22222.. .......... ..111.. 39
37 .22.222. .......... .11.... 37
35 .222.22. .......... .2..22. 35
33 2222.22. ...........22..2.. 33
31 2.22.22.............2...2.. 31
29 ..22.12...2.............2.. 29
27 ...22.22.. .............222.. 27
25 ....2..... .............222.. 25
23 .......... 2.............2... 23
21 .......... 2................. 21
19 .......... 22................ 19
17 ......2.....2................2. 17
15 ......22....22...............2. 15
13 ......222..2.2........ ......22 13
11 .2..2..222....2........ ......22 11
9 22..2..222....................22. 9
7 2.2....2.222....2...............2... 7
5 2.2....2.........................222 5
3 ......................... . .....222 3
1 .. . .... 1
*EOM
el az 11111111112222222222333333 el
. 12345678901234567890123456789012345 .
. 555555555555555555555555555555555555 .
Input file multipath coverage #SV #obs
index %
01 a 32 74 31 27450 SGL
02 b 27 74 31 27267 SGL
03 c 22 74 31 27370 SGL
04 d 17 74 31 28105 SGL
05 e 24 74 31 28123 SGL
06 f 23 73 30 27128 SGL
07 g 22 73 30 27128 SGL
---- ---- ---- ------
Average values 24 74 31 27510 AVR
std. dev. of averages 1.8 0.2 SDA
Newly determined values 19 74 NDV