打开指定的数据文本文件(SOLFSMY.TXT),跳过非数据部分(即文件 头),读取第一列(代表年)、第二列(代表当年第几天)、第四列(代表 太阳辐射)数据,如下图所示。计算太阳辐射数据的27天滑动平均值,最后 将这四组数据写入新文件并按年份进行保存,即每年一个文件。
时间: 2024-02-28 08:57:17 浏览: 32
好的,我已经理解了你的问题。这个问题需要用到Python编程语言来解决。
首先,我们需要用Python内置的文件操作函数来打开指定的数据文本文件,并读取需要的数据。代码如下:
```python
with open('SOLFSMY.TXT', 'r') as f:
lines = f.readlines()[2:] # 跳过前两行非数据部分
data = []
for line in lines:
cols = line.strip().split()
year, day, _, radiation = cols[:4]
data.append((int(year), int(day), float(radiation)))
```
上述代码将会把数据文件中的年份、第几天和太阳辐射数据提取出来,并保存到一个列表中。
接下来,我们需要计算太阳辐射数据的27天滑动平均值。可以用以下代码实现:
```python
n = len(data)
radiation_averages = []
for i in range(n):
radiation_sum = 0
count = 0
for j in range(max(0, i - 13), min(n, i + 14)):
radiation_sum += data[j][2]
count += 1
radiation_averages.append(radiation_sum / count)
```
这段代码使用了两层循环,外层循环遍历所有数据,内层循环计算每个数据的27天滑动平均值。需要注意的是,在计算每个数据的平均值时,需要考虑边界情况。
最后,我们需要将计算出的数据写入新文件,并按年份进行保存。代码如下:
```python
years = set([d[0] for d in data])
for year in years:
year_data = [(d[1], r) for d, r in zip(data, radiation_averages) if d[0] == year]
year_data_str = '\n'.join([f'{d[0]:04d}\t{d[1]:03d}\t{r:.1f}' for d, r in year_data])
with open(f'{year}.txt', 'w') as f:
f.write(year_data_str)
```
这段代码首先找出所有年份,然后遍历每个年份,将满足条件的数据保存到一个新文件中。数据的格式为“年份\t第几天\t太阳辐射平均值”。
完整代码如下:
```python
with open('SOLFSMY.TXT', 'r') as f:
lines = f.readlines()[2:] # 跳过前两行非数据部分
data = []
for line in lines:
cols = line.strip().split()
year, day, _, radiation = cols[:4]
data.append((int(year), int(day), float(radiation)))
n = len(data)
radiation_averages = []
for i in range(n):
radiation_sum = 0
count = 0
for j in range(max(0, i - 13), min(n, i + 14)):
radiation_sum += data[j][2]
count += 1
radiation_averages.append(radiation_sum / count)
years = set([d[0] for d in data])
for year in years:
year_data = [(d[1], r) for d, r in zip(data, radiation_averages) if d[0] == year]
year_data_str = '\n'.join([f'{d[0]:04d}\t{d[1]:03d}\t{r:.1f}' for d, r in year_data])
with open(f'{year}.txt', 'w') as f:
f.write(year_data_str)
```
希望能够帮助你解决问题!