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过去，我使用 python 从文件中的数据对创建 2D XY 图，但现在我需要根据文件中的数据创建等高线图。该文件如下所示：

<Descriptive string>
<some "random" number>
<number of X values:nx>
<Number of Y values:ny>
X1 X2 X3 X4 X5
X6 X7 X8 X9 X10
...
... Xnx
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
...
... Yny
Z(X1,Y1) Z(X1,Y2) Z(X1,Y3) Z(X1,Y4) Z(X1,Y5)
Z(X1,Y6) Z(X1,Y7) Z(X1,Y8) Z(X1,Y9) Z(X1,Y10)
...
... 
Z(X1,Yny) Z(X2,Y1) Z(X2,Y3) Z(X2,Y4) Z(X2,Y5)
...
...
Z(X2,Yny) ...
...
...
Z(Xnx,Yny)

到目前为止，我已经能够读取 X 和 Y 的值，尽管可能不是最方便的形式，甚至是 Z 的值，但是我无法正确分配它们，以便 Z1 与 (X1,Y1) 一起使用， Z2 与 (X1,Y2) 到 Zny 与 (X1,Yny) 一起，最后 Znx*ny 与 (Xnx,Yny) 一起。希望这足够清楚......到目前为止，这是我拥有的一段代码：

import numpy as np

# Read from .dat file:
with open("trans_acrolein_ResWVFunAP1R12.dat", "r") as f:
    fl = f.readline()
    xnum = f.readlines()[2]
    ynum = f.readlines()[3]

# Initialize some variables to be lists.
xval = []
yval = []

# Read the values of the number of X and Y values.
for line in xnum:
    px = line.split()
    xval.append(int(px[0]))

for line in ynum:
    py = line.split()
    yval.append(int(py[0]))

linesx = np.ceil(xval/5.0)
linesy = np.ceil(yval/5.0)
linesz = np.ceil((xval*yval)/5.0)

with open("trans_acrolein_ResWVFunAP1R12.dat", "r") as f:
    for line in f:
        x = []
        y = []
        for element in line[4:3+linesx].split():
            x.append(element)
            for element in line[4+linesx:3+linesx+linesy].split():
                y.append(element)

由于我不知道如何连续读取所有元素，我首先使用了一种方法来计算具有 X 值的行数，然后是具有 Y 值的行数，最后是具有 Z 值的行数，但我想它不是很高效的。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。谢谢，

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1 回答 1

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我假设N_z_values = N_x_values * N_y_values. 如果每行有相同数量的值，那么您应该能够一次解析所有包含行的数据，然后根据N_x_values.

例如，如果每N_x_values = 27行N_y_values = 28有 5 个值，那么你可以这样做

import numpy as np
data = []
N_x_values, N_y_values = 0, 0
with open(file_name, 'r') as in_file:
    # skip 2 lines, grab N_X, grab N_Y
    [in_file.next() for _ in range(2)]
    N_x_values = int(in_file.next().strip())
    N_y_values = int(in_file.next().strip())

    for line in in_file:
        line = line.strip().split(' ')
        data.append(map(float, line))

data = np.array(data)
data = data.reshape(np.prod(data.shape))
x_cutoff = N_x_values
y_cutoff = N_y_values
x = data[:x_cutoff]
y = data[x_cutoff:y_cutoff]
z = data[y_cutoff:].reshape(N_x_values, N_y_values)

现在您的值在形式的数组中

x.shape = (27, )
y.shape = (28, )
z.shape = (27, 28)

matplotlib.pyplot.contour可以直接取这些值。例如

import matplotlib.pyplot as plt
f = plt.figure()
ax = f.add_suplot(111)
ax.contourf(x, y, z)
ax.colorbar()
plt.show()
于 2013-06-27T16:21:20.667 回答