पायथन: numpy

Question

के साथ जटिल टेक्स्ट फ़ाइलों को पढ़ना मैं एक जटिल फ़ाइल के साथ एक पाठ फ़ाइल में एक संख्यात्मक मॉडल से डेटा में पढ़ने के लिए numpy के साथ पायथन का उपयोग कर रहा हूँ।

न्यूम्पी के जेनफ्रॉक्स्ट और सेफाइल फ़ंक्शंस अच्छी तरह से काम करते हैं, लेकिन केवल तभी डेटा संरचित होता है।

------ कटाव

[sitename] [dimemsion 1 size] [dimension 2 size] 
[data for dim 1] 
[data for dim 2] 
[date/time] 
[header data] 
[data (dim1 * dim2)] 
[header] 
[data] 
... 
. 
. 
[data/time] 
[header] 
[data] 
. 
. 
etc... 

---- कटाव

तो, मैं पाठ और संख्या और एक जटिल का एक मिश्रण है (लेकिन: मेरे डेटा फ़ाइलों को कुछ इस तरह दिखता दोहराना) लेआउट। Numpy का उपयोग करने में इसे पढ़ने का सबसे अच्छा तरीका कैसा है?

चीयर्स,

क्रिस

Answer 1

Numpy तो आप अच्छी तरह से करना यह परे देखने के लिए, और क्या आप चुनते ज्यादातर कैसे संगत फ़ाइलें हैं पर निर्भर करेगा चाहते हैं, सामान्यीकृत पार्स में अच्छा नहीं है।

यदि वे असामान्य रूप से अल्ट्रा संगत हैं, तो कहें, आप केवल ज्ञात पदों और ज्ञात पंक्तियों से संख्याएं निकाल सकते हैं, आप केवल स्टिंग के रूप में फ़ाइल लाइन में पढ़ सकते हैं और इस चरित्र को इंडेक्स कर सकते हैं चाहते हैं। (फाइल के माध्यम से कदम, उदाहरण के लिए, प्रत्येक पंक्ति को स्ट्रिंग के रूप में प्राप्त करने के लिए फ़ाइल.readlines का उपयोग करना।)

सामान्य मामला (कम से कम मुझे लगता है) यह है कि यह ऊपर से कहीं अधिक विविध है, लेकिन यह सरल स्ट्रिंग ऑपरेशन हो सकता है string.split (जो लगभग हमेशा मेरा पहला कदम है), जैसे

इसके अलावा, पाइथन में बहुत सारे पार्सिंग लाइब्रेरी हैं। मैं pyparsing पर आंशिक हूं (लेकिन मैं दूसरों को अच्छी तरह से नहीं जानता, इसलिए यह उचित तुलना नहीं है)। यहां a summary of the various parsing libraries है।

Answer 2

मैं पिछले उत्तर से सहमत हूं। कदम के निम्नलिखित श्रृंखला सबसे अच्छा काम करते हैं और pyparsing या numpy.genfromtxt

inp = open(textfilename).readlines() 
my_list = [] 
for line in inp: 
    item = str.split(line) 
    my_list.append(float(item[0])) 

फिर आप आसानी से एक numpy सरणी/मैट्रिक्स में सूची बदलने और आगे बढ़ना