Формат файла data python
I've got a simulation involving internal waves and moving particles in the water, using the MITgcm. The output of this looks something like this for each time step:
I would like to plot the time-evolution of the position of my particles. How can I do it? If that's too hard, I would be happy with static plots of different time-steps with all particles position.
Thank you so much.
Edit1: What I tried to do is this, but I didn't show it before because it is far from proper:
You could use numpy.loadtxt to read in all of your data (if it fits in memory), then do the post-processing. Since the number of particles is probably fixed, this shouldn't be too difficult. You should filter out the lines for time points, then reshape the rest into 57-element blocks.
That sounds great. But I'm afraid that I don't know how to do it. I am surely not an expert or too skilled at these fields.
It kinda sounds like you are asking for someone to write this for you. StackOverflow is not a code-writing service. What have you attempted so far, show your work so we can see where you've gone wrong.
1 Answer 1
I would use numpy.loadtxt for reading input, but only because post-processing would also need numpy. You can read all your data to memory, then find the separator lines, then reshape the rest of your data to fit your number of particles. The following assumes that none of the particles ever reach exactly x=-9999 , which should be a reasonable (although not foolproof) assumption.
The above code produces an Nt -element array times and an array position of shape (Nt,Nparticles,2) for each particle's 2d position at each time step. By computing the number of particles, we can let numpy determine the size of the first dimension (this iswhat the -1 index in reshape() is for).
For plotting you just have to slice into your positions array to extract what you exactly need. In case of 2d x data and 2d y data, matplotlib.pyplot.plot() will automatically try to plot the columns of the input arrays as a function of each other. Here's an example of how you can visualize, using your actual input data:
Each line corresponds to a single particle. The first two plots show the time-evolution of the x and z components, respectively, and the third plot shows the z(x) trajectories. Note that there are a lot of particles in your data that don't move at all:
(This computes the time-oriented difference of both coordinates for each particle, one after the other, and counts the number of particles for which every difference in both dimensions is 0, i.e. the particle doesn't move.). This explains all those horizontal lines in the first two plots; these stationary particles don't show up at all in the third plot (since their trajectory is a single point).
I intentionally introduced a bit fancy indexing which makes it easier to play around with your data. As you can see, indexing looks like this: times[myslice] , positions[myslice,particle_indices,0] , where both slices are defined in terms of. well, a slice . You should look at the documentation, but the short story is that arr[slice(from,to,stride)] is equivalent to arr[from:to:stride] , and if any of the variables is None , then the corresponding index is empty: arr[slice(-5,None)] is equivalent to arr[-5:] , i.e. it will slice the final 5 elements of the array.
So, in case you use a reduced number of trajectories for plotting (since 57 is a lot), you might consider adding a legend (this only makes sense as long as the default color cycle of matplotlib lets you distinguish between particles, otherwise you have to either set manual colors or change the default color cycle of your axes). For this you will have to keep the handles that are returned from plot :
В этой статье вы узнаете, как считывать данные из XML-файла и загружать их в фрейм данных Pandas. Вы также экспортируете данные из фрейма данных Pandas в XML-файл.
Вступление
XML (Extensible Markup Language) – это язык разметки, используемый для хранения структурированных данных. Библиотека анализа данных Pandas предоставляет функции для чтения/записи данных для большинства типов файлов.
Например, он включает в себя read_csv() и to_csv() для взаимодействия с CSV-файлами. Однако Pandas не включает в себя никаких методов чтения и записи XML-файлов.
В этой статье мы рассмотрим, как мы можем использовать другие модули для чтения данных из XML-файла и загрузки их в фрейм данных Pandas. Мы также возьмем данные из фрейма данных Pandas и запишем их в XML-файл.
Чтение XML с помощью панд
Давайте рассмотрим несколько способов чтения XML-данных и помещаем их в фрейм данных Pandas.
В этом разделе мы будем использовать один набор входных данных для каждого сценария. Сохраните следующий XML-файл в файле с именем properties.xml :
Чтение с помощью xml.etree.ElementTree
Файл xml.etree.Модуль ElementTree поставляется встроенным в Python. Он предоставляет функциональные возможности для синтаксического анализа и создания XML-документов. ElementTree представляет XML-документ в виде дерева. Мы можем перемещаться по документу, используя узлы, которые являются элементами и подэлементами XML-файла.
В этом подходе мы читаем содержимое файла в переменной и используем ET.XML() для синтаксического анализа XML-документа из строковой константы. Мы будем петлять по каждому дочернему и дочернему элементу, поддерживая список содержащихся в них данных. Тем временем, написание дочерних тегов для столбца фрейма данных. Затем мы записываем эти данные в фрейм данных.
Примечание: При чтении данных из XML мы должны транспонировать фрейм данных, так как подэлементы списков данных записываются в столбцы.
Давайте посмотрим на код, демонстрирующий использование xml.etree.ElementTree :
Приведенный выше код будет производить этот вывод (зависит от используемого входного файла):
Чтение с помощью lxml
Библиотека lxml является привязкой Python для библиотек C libxml2 и libxslt . Он также расширяет собственный модуль ElementTree . Поскольку это сторонний модуль, вам нужно будет установить его с помощью pip вот так:
В отличие от ElementTree , мы не читаем данные файла и не анализируем их. Мы можем напрямую использовать objectify.parse() и дать ему путь к XML-файлу. Чтобы получить корневой элемент, мы будем использовать getroot() для анализируемых XML-данных.
Теперь мы можем перебирать дочерние элементы корневого узла и записывать их в список Python. Как и раньше, мы создадим фрейм данных с помощью списка данных и транспонируем его.
Давайте посмотрим на код для создания фрейма данных Pandas с помощью lxml :
Если мы запустим это на интерпретаторе Python, то увидим следующий вывод:
Чтение с помощью xmltodict
Модуль xmltodict преобразует XML-данные в словарь Python, как следует из названия. Как и lxml , это сторонний модуль, который нам нужно установить с помощью pip :
Как и раньше, мы считываем содержимое XML в переменную. Мы приводим эти данные в методе parse() , который возвращает словарь XML – данных. Это будет вложенный словарь, содержащий элементы и подэлементы XML-файла. Мы можем перебирать элементы и записывать их в список данных, который мы используем для создания фрейма данных.
Давайте посмотрим на код для анализа XML-данных для создания фрейма данных с помощью xmltodict :
Если мы запустим приведенный выше код, то увидим результат следующим образом:
Примечание : Библиотека xmltodict не рекомендуется для больших XML-файлов, так как многие разработчики наблюдали снижение производительности. Библиотека lxml считается самой быстрой при работе с XML, даже быстрее, чем включенная xml.etree.ElementTree .
Используйте то, что лучше всего подходит для вашего проекта, и если производительность критична, вы должны запустить тесты с каждой библиотекой.
Написание XML с помощью панд
Давайте рассмотрим различные способы записи фрейма данных Pandas в XML-файл. Каждый сценарий, который мы используем ниже, создаст новый файл с именем coordinates.xml со следующим содержанием:
Мы можем использовать включенную функцию write() для файлов, чтобы записать фрейм данных в виде XML-файла. Для этого мы будем хранить список XML-данных таким образом, чтобы каждый элемент представлял собой строку в XML. Затем мы переберем фрейм данных и запишем данные с соответствующими открывающими и закрывающими тегами XML в список данных.
Как только это будет сделано, мы еще раз пройдемся по списку, чтобы записать данные в XML-файл. Вот код, который показывает использование write() :
Запуск этого кода приведет к созданию файла с именем coordinates.xml в текущем каталоге.
Написание XML-файлов с помощью xml.etree.ElementTree
Значение по умолчанию xml.etree.Модуль ElementTree может использоваться для хранения данных в формате XML и преобразования их в строку, чтобы их можно было записать в файл.
Наш первый шаг-это создание корневого элемента. Затем мы перебираем столбцы и строки фрейма данных, добавляя их как элементы и подэлементы в дерево элементов. Затем мы преобразуем данные объекта ElementTree в двоичную строку с помощью метода tostring () .
Поскольку XML-данные представляют собой двоичную строку, мы декодируем ее в UTF-8 перед записью в файл.
Следующий код использует xml.etree.ElementTree для записи фрейма данных в виде XML-файла:
Как и раньше, запуск этого скрипта создаст coordinates.xml файл с ожидаемым результатом.
Написание XML-файлов с помощью lxml
Использование lxml аналогично тому, как мы использовали xml.etree.ElementTree . Мы начинаем с создания объекта etree с корневым элементом создаваемого файла. Затем мы перебираем фрейм данных, добавляя столбцы и строки в качестве элементов и подэлементов дерева. Наконец, мы используем метод tostring() для получения etree в виде двоичной строки. Мы пишем файл после декодирования двоичной строки в UTF-8.
Вот код для записи DataFrame в виде XML с помощью lxml:
После успешного завершения вы увидите coordinates.xml с координатами XML.
Вывод
Этот учебник показывает различные способы чтения и записи XML-данных с помощью фреймов данных Pandas. Вы можете читать данные с помощью встроенного xml.etree.Модуль ElementTree , а также два сторонних модуля: lxml и xmltodict .
Для записи фрейма данных Pandas в XML-файл мы использовали обычный файл write() со списками, файл xml.etree.ElementTree модуль и lxml . Учитывая, что манипулирование XML-строками непосредственно для записи файла более подвержено человеческой ошибке, xml.etree.ElementTree и lxml являются предпочтительными решениями для экспорта фрейма данных в XML.
Сохранение данных в файл-одна из самых распространенных задач программирования, с которой вы можете столкнуться в своей жизни разработчика.
Как правило, программы принимают некоторый ввод и производят некоторый вывод. Есть множество случаев, в которых мы хотели бы сохранить эти результаты. Мы можем обнаружить, что сохраняем данные в файл для последующей обработки – с веб – страниц, которые мы просматриваем, простых дампов табличных данных, которые мы используем для отчетов, машинного обучения и обучения или ведения журнала во время выполнения приложения-мы полагаемся на приложения, пишущие в файлы, а не делающие это вручную.
Python позволяет нам сохранять файлы различных типов без использования сторонних библиотек. В этой статье мы погрузимся в сохранение наиболее распространенных форматов файлов в Python.
Открытие и закрытие файла
Открытие файла
К содержимому файла можно получить доступ, когда он открыт, и он больше не доступен для чтения и записи после его закрытия.
Открыть файл в Python очень просто:
При открытии файла вам понадобится имя файла – строка, которая может быть относительным или абсолютным путем. Второй аргумент-это режим, который определяет действия, которые вы можете сделать с открытым файлом.
Вот некоторые из наиболее часто используемых:
- r – (режим по умолчанию) откройте файл для чтения
- w – открыть файл для записи, перезаписав содержимое, если файл уже существует с данными
- x – создает новый файл с ошибкой, если он существует
- a – открыть файл для записи, добавив новые данные в конце содержимого файла, если он уже существует
- b – запись двоичных данных в файлы вместо текстовых данных по умолчанию
- + – разрешить чтение и запись в режим
Допустим, вы хотите записать файл, а затем прочитать его после этого, ваш режим должен быть ” w+”. Если вы хотите писать, а затем читать из файла, не удаляя предыдущее содержимое, то вы будете использовать ” а+”.
Закрытие файла
Закрыть файл в Python еще проще:
Вам просто нужно вызвать метод close для объекта file. Очень важно закрыть файл после того, как вы закончите его использовать, и для этого есть много веских причин:
- Открытые файлы занимают место в оперативной памяти
- Более низкая вероятность повреждения данных, поскольку они больше не доступны
- Существует ограничение на количество файлов, которые может открыть ваша ОС
Для небольших скриптов это не является насущной проблемой, и некоторые реализации Python фактически автоматически закрывают файлы для вас, но для больших программ не оставляйте закрытие файлов на волю случая и убедитесь, что вы освободили использованные ресурсы.
Использование ключевого слова “with”
О закрытии файла можно легко забыть, ведь мы все-таки люди. К счастью для нас, в Python есть механизм, позволяющий использовать файл и автоматически закрывать его, когда мы закончим.
Для этого нам просто нужно использовать ключевое слово with :
Это рекомендуемый способ открытия и записи в файл, поскольку вам не нужно вручную закрывать его, чтобы освободить ресурсы, и он предлагает безотказный механизм, чтобы держать ваш ум на более важных аспектах программирования.
Сохранение текстового файла
Теперь, когда мы знаем лучший способ доступа к файлу, давайте сразу приступим к записи данных.
К счастью, Python также делает это простым:
Функция write() берет строку и помещает это содержимое в поток файлов. Хотя мы не храним его, функция write() возвращает количество только что введенных символов, то есть длину входной строки.
Примечание : Обратите внимание на включение символа новой строки, \n . Он используется для записи в следующую строку файла, в противном случае весь текст будет добавлен как одна строка.
Сохранение нескольких строк одновременно
С помощью функции write() мы можем взять одну строку и поместить ее в файл. Что, если бы мы захотели написать сразу несколько строк?
Мы можем использовать функцию writelines() для помещения данных в последовательность (например, список или кортеж) и в файл:
Как и прежде, если мы хотим, чтобы данные появлялись в новых строках, мы включаем символ новой строки в конце каждой строки.
Если вы хотите пропустить шаг ручного ввода символа новой строки после каждого элемента в списке, его легко автоматизировать:
Если вам интересно узнать больше о списках и кортежах, у нас уже есть статья, посвященная им – Списки против кортежей в Python .
Сохранение CSV-файла
Файлы CSV (значения, разделенные запятыми) обычно используются для хранения табличных данных. Из-за своей популярности Python имеет некоторые встроенные методы, облегчающие написание файлов такого типа:
Сначала нам нужно импортировать библиотеку csv , чтобы получить их вспомогательные функции. Мы открываем файл, как мы привыкли, но вместо того, чтобы писать содержимое на объект csv_file , мы создаем новый объект с именем csv_writer .
Этот объект предоставляет нам метод writerow () , который позволяет нам поместить все данные строки в файл за один раз.
Если вы хотите узнать больше об использовании CSV-файлов в Python более подробно, вы можете прочитать больше здесь: Чтение и запись CSV-файлов в Python .
Сохранение файла JSON
JSON-это еще один популярный формат для хранения данных, и, как и в случае с Csv, Python очень просто записывает данные вашего словаря в файлы JSON:
Нам действительно нужно импортировать библиотеку json и открыть файл. Чтобы на самом деле записать данные в файл, мы просто вызываем функцию dump () , давая ей наш словарь данных и объект file.
Если вы хотите узнать больше об использовании файлов JSON в Python, вы можете узнать больше из этой статьи: Чтение и запись JSON в файл в Python .
Вывод
Сохранение файлов может пригодиться во многих программах, которые мы пишем. Чтобы написать файл на Python, нам сначала нужно открыть его и убедиться, что мы закроем его позже.
Лучше всего использовать ключевое слово with , чтобы файлы автоматически закрывались, когда мы закончим писать в них.
Мы можем использовать метод write() для помещения содержимого строки в файл или использовать writelines () , если у нас есть последовательность текста для помещения в файл.
Для данных CSV и JSON мы можем использовать специальные функции, предоставляемые Python для записи данных в файл после его открытия.
While working with data entry and data collection for training models, we come across .data files.
This is a file extension used by a few software in order to store data, one such example would be Analysis Studio, specializing in statistical analysis and data mining.
Working with the .data file extension is pretty simple and is more or less identifying the way the data is sorted, and then using Python commands to access the file accordingly.
What is a .data file?
.data files were developed as a means to store data.
A lot of the times, data in this format is either placed in a comma separated value format or a tab separated value format.
Along with that variation, the file may also be in text file format or in binary. In which case, we will be needing to access it in a different method.
We will be working with .csv files for this article, but let us first identify whether the content of the file is in text, or in binary.
Identifying data inside .data files
.data files come in two different variations, and the file itself is either in the form of text or in binary.
In order to find out which one it belongs to, we’ll need to load it up and test it out for ourselves.
Let’s get started!
1. Testing: Text file
.data files may mostly exist as text files, and accessing files in Python is pretty simple.
Being pre-built as a feature included in Python, we have no need to import any module in order to work with file handling.
That being said, the way to open, read, and write to a file in Python is as such:
2. Testing: Binary File
The .data files could also be in the form of binary files. This means that the way we must access the file also needs to change.
We will be working with a binary mode of reading and writing to the file, in this case, the mode is rb, or read binary.
File operations are relatively easy to understand in Python and are worth looking into if you wish to see the different file access modes and methods to access them.
Either one of these approaches should work, and should provide you with a method to retrieve the information regarding the contents stored inside the .data file.
Now that we know which format the file is present in, we can work with pandas to create a DataFrame for the csv file.
3. Using Pandas to read .data files
A simple method to extract info from these files after checking the type of content provided would be to simply use the read_csv() function provided by Pandas.
This method also converts the data into a dataframe automatically.
Below used is a sample csv file, which was reformatted into a .data file and accessed using the same code as given above.
As you can see, it has indeed given us a DataFrame as an output.
What are the other types of formats to store data?
Sometimes, the default method to store data just doesn’t cut it. So, what are the alternatives to working with file storage?
1. JSON Files
As a method to store information, JSON is a wonderful data structure to work with, and the immense support for the JSON module in Python has the integration feel seemingly flawless.
However, in order to work with it in Python, you’ll need to import the json module in the script.
Now, after constructing a JSON compatible structure, the method to store it is a simple file operation with a json dumps .
Note that we are dumping into the file using the variable f.
The equivalent function to retrieve information from a JSON file is called load .
This provides us with the structure and information of the JSON object inside the file.
2. Pickle
Normally, when you store information, the information is stored in a raw string format, causing the object to lose it’s properties, and we’ll need to reconstruct the object from a string through Python.
The pickle module is used to combat this issue, and was made for serializing and de-serializing Python object structures, such that it can be stored in a file.
This means that you can store a list through pickle and when it’s loaded up by the pickle module next time, you wouldn’t lose any of properties of the list object.
In order to use it, we’ll need to import the pickle module, there’s no need to install it as it’s a part of the standard python library.
Let us create a dictionary to work with all of our file operations till now.
Working with the pickle module is just about as simple as working with JSON.
Conclusion
You now know what .data files are, and how to work with them. Along with this, you also know the other options available to test out, in order to store and retrieve data.
Look into our other articles for an in-depth tutorial on each of these modules – File Handling, Pickle, and JSON.
A large number of datasets for data science and research, utilize .mat files. In this article, we’ll learn to work with .mat files in Python and explore them in detail.
Why do we use .mat files in Python?
The purpose of a .mat file may not seem obvious right off the bat. But when working with large datasets, the information contained within these files is absolutely crucial for data science/machine learning projects!
This is because the .mat files contain the metadata of every object/record in the dataset.
While the files are not exactly designed for the sole purpose of creating annotations, a lot of researchers use MATLAB for their research and data collection, causing a lot of the annotations that we use in Machine Learning to be present in the form of .mat files.
So, it’s important for a data scientist to understand how to use the .mat files for your projects. These also help you better work with training and testing data sets instead of working with regular CSV files.
Let’s get started!
How to read .mat files in Python?
By default, Python is not capable of reading .mat files. We need to import a library that knows how to handle the file format.
1. Install scipy
Similar to how we use the CSV module to work with .csv files, we’ll import the scipy libary to work with .mat files in Python.
If you don’t already have scipy, you can use the pip command to install the same
Now that we have scipy set up and ready to use, the next step is to open up your python script to finally get the data required from the file.
2. Import the scipy.io.loadmat module
In this example, I will be using the accordion annotations provided by Caltech, in 101 Object Categories.
Upon execution, printing out annots would provide us with this as the output.
Starting off, you can see that this single .mat file provides information regarding the version of MATLAB used, the platform, the date of its creation, and a lot more.
The part that we should be focusing on is, however, the box_coord , and the obj_contour .
3. Parse the .mat file structure
If you’ve gone through the information regarding the Annotations provided by Caltech, you’d know that these numbers are the outlines of the corresponding image in the dataset.
In a little more detail, this means that the object present in image 0001, consists of these outlines. A little further down in the article, we’ll be sorting through the numbers, so, don’t worry about it for now.
Parsing through this file structure, we could assign all the contour values to a new Python list.
If we printed out con_list , we would receive a simple 2D array.
4. Use Pandas dataframes to work with the data
Now that you have the information and the data retrieved, how would you work with it? Continue to use lists? Definitely not.
We use Dataframes as the structure to work with, in that it functions much like a table of data. Neat to look at, and extremely simple to use.
Now, to work with Dataframes, we’ll need to import yet another module, Pandas.
Pandas is an open source data analysis tool, that is used by machine learning enthusiasts and data scientists throughout the world. The operations provided by it are considered vital and fundamental in a lot of data science applications.
We’ll only be working with DataFrames in this article, but, keep in mind that the opportunities provided by Pandas are immense.
Working with the data we’ve received above can be simplified by using pandas to construct a data frame with rows and columns for the data.
Now, we have our data in a neat DataFrame!
As you can see, we have the X and Y coordinates for the image’s outline in a simple DataFrame of two columns.
This should provide you with some clarity about the nature of the data in the file.
The process of creating DataFrames for each .mat file is different but, with experience and practice, creating them out of .mat files should come naturally to you.
That’s all for this article!
Conclusion
You now know how to work with .mat files in Python, and how to create dataframes in pandas with its content.
The next steps to work with this data would be to and create your own models, or employ existing ones for training or testing your copy of the dataset.
Читайте также: