lines[i].strip().split('_')是什么意思
时间: 2024-05-23 14:16:17 浏览: 15
这行代码是针对一个文本文件中的每一行进行操作的。首先,`.strip()` 方法会去除文本行开头和结尾的空格和换行符。然后,`.split('_')` 方法会将字符串按照下划线 "_" 进行分割,并返回一个列表,列表中的每个元素都是被分割后的子字符串。例如,如果一行文本是 "apple_banana_cherry",那么这个操作将返回一个包含三个字符串 "apple"、"banana" 和 "cherry" 的列表。
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curLine = lines.strip().split(" ")中的lines.strip().split(" ")是什么意思
这行代码的意思是将字符串 `lines` 去除开头和结尾的空白字符(包括空格和换行符等),然后按照空格进行分割,得到一个由若干个单词组成的列表。具体来说,`strip()` 方法用于去除字符串开头和结尾的空白字符,而 `split(" ")` 方法则按照空格进行分割,返回分割后的子字符串列表。因此,这行代码的结果是将字符串 `lines` 按照空格分割成若干个单词,并存储在名为 `curLine` 的列表中。该代码常用于文本处理,用于将一行文本按照空格分割成多个单词,以便进行后续的处理或分析。
import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码,说明读取的数据文件格式
这段代码是一个用于读取数据文件的 Python 脚本。它包含了两个函数:`read_scalar(filename)` 和 `read_vector(filename)`,并使用了 `replacezeroes(data)` 函数来替换数组中的零值。脚本读取名为 `U_1`, `U_2`, ..., `U_6` 的文件,并根据文件中的数据生成一个包含各个高度的数据集。
函数 `read_scalar(filename)` 用于读取标量数据文件。它打开给定的文件,读取指定行数的数据,并将其存储在一个 NumPy 数组中。函数 `read_vector(filename)` 用于读取包含 x 和 y 分量的矢量数据文件。它也打开给定的文件,读取指定行数的数据,并将其存储在一个 NumPy 数组中。
在脚本的主程序中,一共读取了 6 个名为 `U`, `nut`, `cx`, `cy`, `h` 的文件,并将它们的数据分别存储在 `total_dataset` 列表中。然后,通过使用 NumPy 的函数将列表中的数据合并成一个包含 6 列的数组。最后,将合并后的数据保存为 `Total_dataset.npy` 文件,并计算并保存数据的均值和标准差。
这段代码假设数据文件的格式为文本文件,每行包含一个数据值。