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我有一个包含以下内容的文本文件：

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**#Raw SIFs at Crack Propagation Step: 0**
# Vertex, X,              Y,              Z,              K_I,            K_II,
  0      , 2.100000e+00   , 2.000000e+00   , -1.000000e-04  , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   ,
  1      , 2.100000e+00   , 2.000000e+00   , 1.699733e-01   , 8.727065e+00   , -8.696262e-04  ,
  2      , 2.100000e+00   , 2.000000e+00   , 3.367067e-01   , 8.907810e+00   , -2.548819e-04  ,

**# MLS SIFs at Crack Propagation Step: 0**

# MLS approximation: 
# Sample, t,             NA,             NA,              K_I,            K_II,
# Crack front stretch: 0
  0      , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 8.446880e+00   , -1.360875e-03  ,
  1      , 5.670333e-02   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 8.554168e+00   , -1.156931e-03  ,
  2      , 1.134067e-01   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 8.648241e+00   , -9.755573e-04  ,

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**# Raw SIFs at Crack Propagation Step: 1**
# Vertex, X,              Y,              Z,              K_I,            K_II,
  0      , 2.186139e+00   , 2.000000e+00   , -1.688418e-03  , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   ,
  1      , 2.192003e+00   , 2.000000e+00   , 1.646902e-01   , 9.571022e+00   , 4.770358e-03   ,
  2      , 2.196234e+00   , 2.000000e+00   , 3.319183e-01   , 9.693934e+00   , -9.634989e-03  ,

**# MLS SIFs at Crack Propagation Step: 1**

# MLS approximation: 
# Sample, t,             NA,             NA,              K_I,            K_II,
# Crack front stretch: 0
   0      , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 9.402031e+00   , 2.097959e-02   ,
   1      , 5.546786e-02   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 9.467541e+00   , 1.443546e-02   ,
   2      , 1.109357e-01   , 0.000000e+00   , 0.000000e+00   , 9.525021e+00   , 8.554051e-03   ,

如您所见，没有# 符号的行包含我要绘制的数据。我只向您展示了步骤 0 和步骤 1 的一小部分，但该文件中大约有 20 个步骤。并且在每个步骤中，有两种类型的数据：RAW SIFS 和 MLS SIFS。对于每个数据部分，我想绘制一个折线图：顶点（第 1 列）与 K_I（第 5 列），以及顶点（第 1 列）与 K_II（第 6 列）

所以，最后我想要顶点与 K_I 的 20个RAW SIFS步骤，其中 20 条曲线都在一个图中。然后，另一个顶点与 K_II的RAW SIFS的 20 个步骤的图表。同样，我希望MLS SIFS的 20 个步骤用于顶点与 K_I 的 20 条曲线都在一个图中。然后，另一个关于顶点与 K_II的MLS SIFS的 20 个步骤的图表。

到目前为止，我创建了一个单独的文本文件，其中只有原始文件的一部分。因此，对于Crack Propagation Step: 0部分的 Raw SIF，我编写的代码使用 numpy.loadtxt() 来读取文件：

import numpy
with open("numfile.txt") as RawStep0:
Vertex, K_I, K_II = numpy.loadtxt(RawStep0, usecols = (0, 4, 5), dtype = float, delimiter=" , ",
                                             skiprows = 2, unpack = True)

我的输出--->

顶点 = 数组（[ 0., 1., 2.]）

K_I = 数组([0., 8.727065, 8.90781])

如何在无需为每个部分创建单独文件的情况下为原始文件编写代码？如何使用 # 符号跳过所有这些行并创建我需要绘制的数组？

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2 回答 2

2

尝试：

# helper function to parse a data block
def parse_SIF(lines):
    SIF = []
    while lines:
        line = lines.pop(0).lstrip()
        if line == '' or line.startswith('#'):
            continue
        if line.startswith('**#'):
            lines.insert(0, line)
            break
        data = line.split(',')
        # pick only columns 0, 4, 5 and
        # convert to appropiate numeric format
        # and append to list for current SIF and step
        SIF.append([int(data[0]), float(data[4]), float(data[5])])
    return SIF

# your global data structure - nested lists
raw = []
mls = []

# read whole file into one list - ok if your data is not large
with open('data') as fptr:
    lines = fptr.readlines()

# global parse routine - call helper function to parse data blocks
while lines:
    line = lines.pop(0)
    if line.startswith('**#'):
        if line.find('Raw SIFs at Crack Propagation Step:') > -1:
            raw.append(parse_SIF(lines))
        if line.find('MLS SIFs at Crack Propagation Step:') > -1:
            mls.append(parse_SIF(lines))

# show results for your example data
from pprint import pprint
for raw_step, mls_step in zip(raw, mls):
    print 'raw:'
    pprint(raw_step)
    print 'mls:'
    pprint(mls_step)

产生：

raw:
[[0, 0.0, 0.0], [1, 8.727065, -0.0008696262], [2, 8.90781, -0.0002548819]]
mls:
[[0, 8.44688, -0.001360875],
 [1, 8.554168, -0.001156931],
 [2, 8.648241, -0.0009755573]]
raw:
[[0, 0.0, 0.0], [1, 9.571022, 0.004770358], [2, 9.693934, -0.009634989]]
mls:
[[0, 9.402031, 0.02097959],
 [1, 9.467541, 0.01443546],
 [2, 9.525021, 0.008554051]]
于 2012-07-29T22:30:26.610 回答
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这是一个更一般的提示：您是否考虑过使用更合适的文件格式？在您的用例中，我会推荐 hdf5 文件格式。它存在非常好的python绑定：http ://code.google.com/p/h5py/

hdf5 支持切片，python 绑定也支持切片和 numpy。我认为这会让你的事情变得更容易。

于 2012-07-29T20:40:29.567 回答