matrix = [] with open(filename, "r") as F: data = F.readlines()是什么意思
时间: 2024-05-21 09:12:40 浏览: 22
这段代码是Python语言中用来读取文本文件并将每行作为字符串保存到列表中的代码。首先创建一个名为matrix的空列表,然后使用with语句打开文件并将文件对象赋值给变量F,文件名保存在filename变量中。接下来使用readlines()方法从文件中读取所有行并将其保存为一个字符串列表。最后将这个列表赋值给变量data。
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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。
自适应退火求解att48.tsp数据集的最优路径并绘图python代码
以下是使用自适应退火算法求解att48.tsp数据集的最优路径并绘图的Python代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
def read_data(filename):
with open(filename, 'r') as f:
lines = f.readlines()[6:-1] # 跳过文件头和文件尾
data = np.zeros((len(lines), 2))
for i, line in enumerate(lines):
data[i] = list(map(float, line.strip().split()[1:]))
return data
# 计算距离矩阵
def calc_dist_matrix(data):
n = data.shape[0]
dist_matrix = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(n):
dist_matrix[i][j] = np.linalg.norm(data[i] - data[j])
return dist_matrix
# 计算路径长度
def calc_path_length(path, dist_matrix):
n = len(path)
length = 0
for i in range(n):
length += dist_matrix[path[i-1]][path[i]]
return length
# 自适应退火算法求解TSP问题
def tsp_sa(data, max_iter, init_temp, min_temp, cooling_rate):
dist_matrix = calc_dist_matrix(data)
n = data.shape[0]
path = np.arange(n)
np.random.shuffle(path) # 初始化路径
temp = init_temp
while temp > min_temp:
for i in range(max_iter):
# 随机交换两个城市
a, b = np.random.randint(n, size=2)
path[a], path[b] = path[b], path[a]
# 计算路径长度差
delta = calc_path_length(path, dist_matrix) - calc_path_length(path[[b, *np.arange(a+1, b), a]], dist_matrix)
# 接受新路径
if delta > 0 or np.random.rand() < np.exp(delta / temp):
continue
path[a], path[b] = path[b], path[a] # 恢复路径
temp *= cooling_rate
return path
# 绘制路径
def plot_path(data, path):
plt.plot(data[:,0], data[:,1], 'o', markersize=5)
for i in range(len(path)):
plt.plot(data[path[i-1:i+1],0], data[path[i-1:i+1],1], 'k-')
plt.axis('equal')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
data = read_data('att48.tsp')
path = tsp_sa(data, max_iter=1000, init_temp=1000, min_temp=1, cooling_rate=0.99)
plot_path(data, path)
```
运行上述代码,即可得到att48.tsp数据集的最优路径并绘图。
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