摘要：主要介紹一些python的文件讀取功能，文件內容修改，文件名后綴更改等操作。

批處理文件功能

import os

path1 = "C:\Users\awake_ljw\Documents\python for data analysis\test1"

path2 = "C:\Users\awake_ljw\Documents\python for data analysis\test2"

filelist = os.listdir(path1)

for files in filelist:

Olddir = os.path.join(path1,files)

filename = os.path.splitext(files)[0]

filetype = os.path.splitext(files)[1]

print Olddir

file_test = open(Olddir,"r")

Newdir = os.path.join(path2,str(filename)+".csv")

print Newdir

file_test2 = open(Newdir,"w")

for lines in file_test.readlines():

strdata = ",".join(lines.split(" "))

file_test2.write(strdata)

file_test.close()

file_test2.close()

os模塊是python最基礎的模塊之一，一般用于文件處理等操作。上面這段代碼主要就是將dat文件轉化為csv文件，同時保證csv可讀。一般txt文件不能通過直接改后綴改變呈csv文件格式，一般會造成文件不可讀。csv文件一般通過逗號分隔文本，數據處理起來較得心應手，可以直接改后綴得到xlsx文件，一般excel也可讀。

科學計算

matlab作為一門科學計算編程語言，在科學計算的應用實在廣泛，包括webread等強大的函數用起來十分順手，但matlab是商業軟件，并不免費。其實，python在科學計算效率或函數庫功能包括其繪圖功能、圖像處理都很強大，(相比matlab，python的調色板更出色)。以下列舉一些數據文件讀取，繪圖的一些基本操作作為參考。

數據提取及繪圖

#數據提取

import os

import pandas as pd

import numpy as np

number = -1;

sudu=np.zeros(5247*5,dtype=float).reshape(5247,5)

for files in filelist1:

number +=1

data = pd.read_csv(str(number+1)+"a.csv")

sudu[:,number]=data["velocity"]

x = data["x"]

y = data["y"]

a = sudu[0:5184,0].reshape(81,64)

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

extent = [np.min(x),np.max(x),np.min(y),np.max(y)]

plt.subplot(231)

u0 = sudu[0:5184,0].reshape(81,64)

plt.imshow(u0,extent=extent,origin="lower")

plt.subplot(232)

u1 = sudu[0:5184,1].reshape(81,64)

plt.imshow(u1,extent=extent,origin="lower")

plt.subplot(233)

u2 = sudu[0:5184,2].reshape(81,64)

plt.imshow(u2,extent=extent,origin="lower")

plt.subplot(234)

u3 = sudu[0:5184,3].reshape(81,64)

plt.imshow(u3,extent=extent,origin="lower")

#plt.axis("equal")

plt.subplot(235)

u4 = sudu[0:5184,4].reshape(81,64)

plt.imshow(u4,extent=extent,origin="lower")

plt.subplot(236)

u5 = sudu[0:5184,4].reshape(81,64)

plt.imshow(u5,extent=extent,origin="lower")

#contour

cs = plt.contour(u5, 20,extent = extent)

plt.xlim(-0.8,0.8)

plt.ylim(0.6,2.2)

plt.axis("equal")

python的科學計算功能與matlab及其相似，python有幾點不同在于

1.python有元組的數據類型，元組不同于列表，元組不可更改

2.python的數據檢索使用[]

總而言之，python的數據形式及其豐富。

numpy以及pandas是python用于數據處理的兩個庫，具體使用方法主要推薦python科學計算這本書。matplotlib用于繪圖，剛也說了，其調色板很厲害哦，圖像質量不錯。

預告：代碼運行環境均為jupyter notebook，簡直神器一般的存在，網上搭建的資料也太多。

以上這篇基于python批量處理dat文件及科學計算方法詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python读取dat文件代码-基于python批量处理dat文件及科学计算方法详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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