récupération de données à partir d'un .txt pour traitement avec matplotlib

Version imprimable

Bonjour,

Je dispose d'un fichier .txt tels que:

Code:

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   0  -38  -38 -2.46576042E+01 -2.46521454E+01  2.55509131E-02
   0  -38  -37 -2.67513046E+01 -2.45731792E+01  3.58856022E-02 
   0  -38  -36 -2.90129375E+01 -2.44239025E+01  1.72941908E-02 
    .....
    .....
    ......
 133   38   36  3.39015436E+00  3.27832365E+00  2.92592859E+00  
 133   38   37  3.35034561E+00  3.27640772E+00  2.75385523E+00  
 133   38   38  3.24593401E+00  3.25073957E+00  2.51267242E+00

Je cherche à extraire les colonnes et les mettre dans des tableaux, à partir des valeurs 133 de la première colonne:

Code:

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x=[valeur de la colonne3 ]
y=[valeur de la colonne4]
z=[valeur de la colonne5]

A la fin, je crée des graphes 3D avec matplotlib.
J'ai du mal à commencer.
Mais, ma première idée était de faire:

Code:

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import numpy as np
import pylab 
import csv                  
import Gnuplot
from numpy import*
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.cm as cm 
 
 
filename="sres_finale_frott03_v4m30imp1.txt"
 
 
x,y,z = loadtxt(filename, unpack=True) 
 
t=reshape(z,(10000,10000))
 
 
Là deuxième: 
 
 
from pylab import * 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# obtention des donnees
 
def recup_donnees(filename,numcolx,numcoly):
  g = open(filename,'r')
  donnees = g.readlines()
  g.close()
  for j in range(1,len(donnees)):
    tmp = donnees[j].split()
    mytime = matrix(tmp[numcolx])
    defo = matrix(tmp[numcoly])    
  return mytime,defo
 
 
filename='sres_finale_frott03_v4m30imp1.txt' 
 
numcolx = 3
numcoly = 4
 
mytime,defo = recup_donnees(filename,numcolx,numcoly)

Aucune ne fonctionne :cry:

Je commence à saturer.

Toute aide est la bienvenue

Merci d'avance

Salut,

Un fichier texte se lit souvent avec une boucle sur readline() ou un readlines() si le fichier n'est pas trop gros. il faut ensuite nettoyer les lignes avec la méthode strip() des chaines, et on peut enfin séparer les différentes données par la méthode split(sep) des chaines, sep étant le séparateur utilisé, souvent un ';' ou un '\t' pour les fichiers csv, pourquoi pas un espace ' ' dans ton cas. Je t'ai mis un exemple de code. Il ne reste plus si j'ai bien compris qu'à organiser tes données en colonnes au lieu de lignes, ce qui ne doit pas être trop dur.

A+

Pfeuh
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 def getTextData(fname, sep=None): data = [] fp = open(fname, 'r') lines = fp.readlines() for line in lines: if sep == None: data.append(line.strip().split()) else: data.append(line.strip().split(sep)) return data print getTextData('file.txt', ' ')

Beaucoup de fouillis dans tes imports, plusieurs fois la même chose, bof !
Code:

1 2 3 4 5 6 7 import numpy as np data = np.fromfile("fichier.txt", sep=" ").reshape(-1, 6) indices = np.where(data[0] > 132) my_data = data[indices] x = data[2,:] y = data[3,:] z = data[4,:]
plus ou moins un truc du style.