已知一个传感器日志文件,为文本类型,共1千行,每行包含了日期、时间和4种传感器读数值。 其中,4种传感器读数值分别是:温度、湿度、光照和电压。 读取文件请假设题目对应文件在当前目录下,文件打开函数参考如下: f=open("sensor-data-1k. txt","r") 编写程序,统计日志反应的光照平均值,保留小数点后2位。
时间: 2023-04-08 12:01:13 浏览: 514
可以回答这个问题。可以使用Python编写程序来解决这个问题,代码如下:
```python
f = open("sensor-data-1k.txt", "r")
total = 0
count = 0
for line in f:
data = line.strip().split()
light = float(data[2])
total += light
count += 1
average = round(total/count, 2)
print("光照平均值为:", average)
```
解释一下代码:
首先,我们打开文件并读取每一行数据。然后,我们将每行数据按照空格分割,并将光照读数转换为浮点数。接着,我们累加所有光照读数,并统计行数。最后,我们计算光照平均值,并使用round函数保留小数点后两位。最后,我们打印出光照平均值。
注意,这个程序假设每行数据的格式都是日期、时间、光照读数、电压读数、湿度读数、温度读数。如果实际数据格式不同,需要根据实际情况进行修改。
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已知振型数据的excel文件每列代表一个振型,求MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量变化趋势matlab代码
要从Excel文件中读取振型数据并计算MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量的变化趋势,您可以使用MATLAB的`xlsread`函数来读取Excel文件中的数据,并使用以下代码进行计算和绘图:
```matlab
% 从Excel文件中读取振型数据
filename = '振型数据.xlsx'; % 替换为您的Excel文件路径
sheet = 1; % Excel文件中的工作表索引
data = xlsread(filename, sheet);
% 初始化传感器数量和最大非对角元素值向量
numSensors = [];
maxNonDiagMAC = [];
% 计算每个传感器数量下的MAC矩阵的最大非对角元素值
for num = 2:size(data, 2)
numSensors = [numSensors, num];
Modes = data(:, 1:num); % 振型矩阵,取前num列数据
MAC = abs(Modes' * Modes); % 计算MAC矩阵
nonDiagMAC = MAC - diag(diag(MAC)); % 去除对角线元素
maxNonDiagMAC = [maxNonDiagMAC, max(nonDiagMAC, [], 'all')];
end
% 绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线
figure;
plot(numSensors, maxNonDiagMAC, 'o-');
xlabel('Number of Sensors');
ylabel('Max Non-Diagonal MAC');
title('Trend of Max Non-Diagonal MAC with Number of Sensors');
grid on;
```
请确保将`振型数据.xlsx`替换为您实际的Excel文件路径,其中包含振型数据。此代码假设Excel文件中的振型数据位于第一个工作表中,并且每列代表一个振型。您可以根据实际情况进行修改。
使用上述代码,将会计算每个传感器数量下的MAC矩阵的最大非对角元素值,并绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线。
如果您有任何其他问题,请随时提问。
已知质量矩阵和刚度矩阵数据的两个excel文件,求MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量变化趋势matlab代码
以下是使用MATLAB计算MAC矩阵的最大非对角元素值与传感器数量变化趋势的示例代码:
```matlab
% 从Excel文件中读取质量矩阵和刚度矩阵数据
massFile = '质量矩阵.xlsx'; % 替换为质量矩阵的Excel文件路径
stiffnessFile = '刚度矩阵.xlsx'; % 替换为刚度矩阵的Excel文件路径
massMatrix = xlsread(massFile);
stiffnessMatrix = xlsread(stiffnessFile);
% 初始化传感器数量和最大非对角元素值向量
numSensors = [];
maxNonDiagMAC = [];
% 计算每个传感器数量下的MAC矩阵的最大非对角元素值
for num = 2:size(massMatrix, 2)
numSensors = [numSensors, num];
massSubMatrix = massMatrix(:, 1:num); % 质量子矩阵,取前num列数据
stiffnessSubMatrix = stiffnessMatrix(:, 1:num); % 刚度子矩阵,取前num列数据
MAC = abs(stiffnessSubMatrix' * massSubMatrix * stiffnessSubMatrix); % 计算MAC矩阵
nonDiagMAC = MAC - diag(diag(MAC)); % 去除对角线元素
maxNonDiagMAC = [maxNonDiagMAC, max(nonDiagMAC(:))];
end
% 绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线
figure;
plot(numSensors, maxNonDiagMAC, 'o-');
xlabel('Number of Sensors');
ylabel('Max Non-Diagonal MAC');
title('Trend of Max Non-Diagonal MAC with Number of Sensors');
grid on;
```
在上述代码中,我们假设质量矩阵数据存储在名为"质量矩阵.xlsx"的Excel文件中,刚度矩阵数据存储在名为"刚度矩阵.xlsx"的Excel文件中。您需要根据实际情况替换这两个文件的路径。
通过循环遍历不同的传感器数量,我们计算每个传感器数量下的MAC矩阵,然后提取最大非对角元素值,并将其存储在`maxNonDiagMAC`向量中。最后,我们使用`plot`函数绘制传感器数量与最大非对角元素值的趋势曲线。
请确保您的Excel文件中的数据与代码中指定的文件名和格式相匹配,并且包含正确的质量矩阵和刚度矩阵数据。
如果您有任何其他问题,请随时提问。
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