log.log文件里有多重类型数据时，怎么提取出每一行中的数值

如果log.log文件中每一行包含多种类型数据，例如字符串和数值，你可以考虑使用正则表达式来提取数值。以下是一个示例代码，可以提取log.log文件中每一行的数值：

import re

with open('log.log', 'r') as f:
    for line in f:
        # 使用正则表达式匹配数字
        nums = re.findall(r'\d+\.*\d*', line)
        # 输出匹配到的数字
        print(nums)

这个正则表达式 `\d+\.*\d*` 匹配任意长度的数字，包括整数和小数。在代码中，我们使用 `re.findall` 函数来查找匹配的数字，然后将它们存储在一个列表中。你可以根据具体的需求来进一步处理这些数值。

相关问题

如何对log.logi文件中某一列数据每隔固定行数读取数据

可以使用Python中的pandas库来读取log.logi文件，并且只读取指定列中每隔固定行数的数据。

假设log.logi文件中包含多个列，我们要读取第3列（假设该列为数据列）中每隔10行的数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv函数读取log.logi文件

df = pd.read_csv('log.logi', header=None, delimiter='\t')

其中，header=None表示不将第一行作为列名，delimiter='\t'表示采用制表符分隔符。

3. 选取第3列数据

data_col = df.iloc[:, 2]

其中，df.iloc[:, 2]表示选取所有行的第3列数据。

4. 每隔10行读取数据

data_selected = data_col[::10]

其中，data_col[::10]表示从第0行开始，每隔10行选取一行数据。这样就可以得到第3列中每隔10行的数据了。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取log.logi文件
df = pd.read_csv('log.logi', header=None, delimiter='\t')

# 选取第3列数据
data_col = df.iloc[:, 2]

# 每隔10行读取数据
data_selected = data_col[::10]

如何对log.logi文件中某一列数据每隔固定行数读取数据并画图

假设你要读取log.logi文件中第二列每隔10行的数据并画图，可以按照以下步骤操作：

1. 使用Python的pandas库读取log.logi文件，将数据存储为一个DataFrame对象。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('log.logi', sep='\s+', header=None)

其中，sep参数指定了列之间的分隔符为任意空格（\s+），header=None表示没有列名。

2. 提取第二列数据并按照每隔10行的规律进行采样，将结果存储为一个新的DataFrame对象。

col2 = df[1]  # 提取第二列数据
sampled = col2.iloc[::10]  # 每隔10行进行采样

其中，iloc[::10]表示按照每隔10行的规律进行采样。

3. 使用Matplotlib库绘制折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(sampled)
plt.show()

上述代码将绘制出样本数据的折线图。你可以根据需要对图像进行进一步的美化、调整坐标轴等操作。