python处理dat数据_基于python批量处理dat⽂件及科学计算
的⽅法
这篇⽂章主要介绍了关于基于python批量处理dat⽂件及科学计算的⽅法，有着⼀定的参考价值，现在分享给⼤家，有需要的朋友可以参考⼀下
摘要：主要介绍⼀些python的⽂件读取功能，⽂件内容修改，⽂件名后缀更改等操作。
批处理⽂件功能
import os
path1 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test1'
path2 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test2'
filelist = os.listdir(path1)
for files in filelist:
Olddir = os.path.join(path1,files)
filename = os.path.splitext(files)[0]
filetype = os.path.splitext(files)[1]
print Olddir
file_test = open(Olddir,'r')
Newdir = os.path.join(path2,str(filename)+'.csv')
print Newdir
file_test2 = open(Newdir,'w')
for lines in adlines():
strdata = ",".join(lines.split('\t'))
file_test2.write(strdata)
file_test.close()
file_test2.close()
os模块是python最基础的模块之⼀，⼀般⽤于⽂件处理等操作。上⾯这段代码主要就是将dat⽂件转化为csv⽂件，同时保证csv可读。⼀般txt⽂件不能通过直接改后缀改变呈csv⽂件格式，⼀般会造成⽂件不可读。csv⽂件⼀般通过逗号分隔⽂本，数据处理起来较得⼼应⼿，可以直接改后缀得到xlsx⽂件，⼀般excel也可读。
科学计算
matlab作为⼀门科学计算编程语⾔，在科学计算的应⽤实在⼴泛，包括webread等强⼤的函数⽤起来⼗分顺⼿，但matlab是商业软件，并不免费。其实，python在科学计算效率或函数库功能包括其绘图功能、图像处理都很强⼤，(相⽐matlab，python的调⾊板更出⾊)。以下列举⼀些数据⽂件读取，绘图的⼀些基本操作作为参考。
数据提取及绘图
#数据提取
import os
import pandas as pd
import numpy as np
number = -1;
s(5247*5,dtype=float).reshape(5247,5) for files in filelist1:
number +=1
data = pd.read_csv(str(number+1)+'a.csv')
sudu[:,number]=data['velocity']
x = data['x']
y = data['y']
a = sudu[0:5184,0].reshape(81,64)
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
extent = [np.min(x),np.max(x),np.min(y),np.max(y)] plt.subplot(231)
u0 = sudu[0:5184,0].reshape(81,64)
plt.imshow(u0,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(232)
u1 = sudu[0:5184,1].reshape(81,64)
plt.imshow(u1,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(233)
u2 = sudu[0:5184,2].reshape(81,64)
plt.imshow(u2,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(234)
u3 = sudu[0:5184,3].reshape(81,64)
plt.imshow(u3,extent=extent,origin='lower')
#plt.axis("equal")
plt.subplot(235)
u4 = sudu[0:5184,4].reshape(81,64)
plt.imshow(u4,extent=extent,origin='lower')
plt.subplot(236)
u5 = sudu[0:5184,4].reshape(81,64)
plt.imshow(u5,extent=extent,origin='lower')
#contour
cs = ur(u5, 20,extent = extent)
plt.xlim(-0.8,0.8)
plt.ylim(0.6,2.2)
plt.axis('equal')
python的科学计算功能与matlab及其相似，python有⼏点不同在于
1.python有元组的数据类型，元组不同于列表，元组不可更改
python怎么读取dat文件2.python的数据检索使⽤[]
总⽽⾔之，python的数据形式及其丰富。
numpy以及pandas是python⽤于数据处理的两个库，具体使⽤⽅法主要推荐python科学计算这本书。matplotlib⽤于绘图，刚也说了，其调⾊板很厉害哦，图像质量不错。
预告：代码运⾏环境均为jupyter notebook，简直神器⼀般的存在，⽹上搭建的资料也太多。
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