如何编写代码让他读取到文件当中每一列的最后四个数字
时间: 2024-02-16 19:00:38 浏览: 45
要读取文件中每一列的最后四个数字,可以使用类似的方法,只需要将列表解析式中的 `[-2:]` 改为 `[-4:]` 即可。具体代码如下:
```python
with open('file.txt', 'r') as f:
for line in f:
columns = line.split() # 按照空格分割每一行
last_four_nums = [int(col[-4:]) for col in columns] # 取出每一列的最后四个数字
print(last_four_nums)
```
在上面的代码中,`split` 函数默认按照空格分割每一行,返回一个包含每一列字符串的列表 `columns`。然后,使用列表解析式对 `columns` 中的每一列取出最后四个数字,存储在列表 `last_four_nums` 中。最后,将 `last_four_nums` 打印出来即可。
相关问题
请编写一个基于keras的代码,首先读取csv1文件的第一列,第一列有很多数据,利用1D-CNN网络提取其特征,提取完特征后和csv2文件的第三列的第13到15行,第五列的第13到15行一起输入到mlp模型中,其中输出值为第四列的第13到15行,训练模型并实现预测
以下是一个基于keras的代码,实现了你的需求:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten
# 读取csv1文件的第一列
csv1 = pd.read_csv('csv1.csv')
data1 = csv1.iloc[:, 0].values
# 使用1D-CNN提取特征
data1 = data1.reshape((len(data1), 1))
model1 = Sequential()
model1.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1, 1)))
model1.add(Flatten())
features1 = model1.predict(data1.reshape((len(data1), 1, 1)))
# 读取csv2文件的第三列的第13到15行和第五列的第13到15行
csv2 = pd.read_csv('csv2.csv')
data2 = np.concatenate((csv2.iloc[12:15, 2].values, csv2.iloc[12:15, 4].values))
# 构建mlp模型
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=6))
model2.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model2.add(Dense(units=3, activation='linear'))
model2.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 输入数据并训练模型
X = np.concatenate((features1, data2.reshape((3, 1))), axis=1)
y = csv2.iloc[12:15, 3].values
model2.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)
# 预测结果
test_features1 = model1.predict(np.array([[1], [2], [3]]))
test_data2 = np.array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
test_X = np.concatenate((test_features1, test_data2.reshape((3, 2))), axis=1)
predictions = model2.predict(test_X)
print(predictions)
```
需要注意的是,这里假设csv1文件只有一列数据,所以我们直接读取了第一列。如果csv1文件有多列数据,那么需要根据实际情况进行修改。另外,这里的模型参数只是简单的示例,具体的参数需要根据实际情况进行调整。
python实现从txt文件中读取内容,遇到带/n的数字组合就去掉此数字,并将处理后的结果每四个一列导入一个新的excel表中
在Python中,你可以使用`pandas`库来轻松地读取txt文件,处理数据(如移除/\n),然后将数据写入Excel文件。以下是简单的步骤:
首先,确保已安装了`pandas`和`openpyxl`库,如果还没有安装可以使用pip进行安装:
```bash
pip install pandas openpyxl
```
接下来,我们可以编写一个函数来完成这个任务:
```python
import pandas as pd
def process_and_write_to_excel(input_file, output_file):
# 读取txt文件
with open(input_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
# 创建一个空列表,用于存储处理后的行
processed_data = []
# 遍历每一行,处理并分割数据
for line in lines:
# 移除/\n
clean_line = line.replace('\n', '')
# 如果有数字组合,尝试将其转换为整数,若不是则保留原样
try:
num = int(clean_line)
if '/' not in str(num): # 检查数字是否包含'/'
clean_line = str(num) # 如果不包含,则转换回字符串
except ValueError:
pass
processed_data.append(clean_line)
# 将数据转化为DataFrame,每四个元素一组
data_frames = [processed_data[i:i+4] for i in range(0, len(processed_data), 4)]
# 写入Excel文件,每组数据创建一个新的sheet
writer = pd.ExcelWriter(output_file)
for df, sheet_name in zip(data_frames, ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3', ...]):
df = pd.DataFrame(df)
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
writer.save()
# 使用函数
input_file = 'input.txt' # 替换为你需要处理的txt文件名
output_file = 'output.xlsx' # 新建的Excel文件名
process_and_write_to_excel(input_file, output_file)
```
这里假设文本文件中每四行数据是一个完整的数据单元,如果没有固定的行数模式,你需要相应调整代码来适应你的需求。