我仍在尝试使用python，但是这个问题超出了我的知识范围：
主题：流体动力学后处理：
液压软件的csv输出到阵列，拆分时间步
这是数据，以及有效代码的有效距离：
输入文件（见下文）：
第一行：结果节点数
第二行：标题
第三行：timestep @ time =
以下：此时间步的所有结果（在此文件中：13541个节点，变量）
....下一个步骤再次相同。
# Number of Nodes: 13541
#X Y Z depth wse
# Output at t = 0
5603.7598 4474.4902 37.470001 0 37.470001
5610.5 4461.6001 36.020001 0 36.020001
5617.25 4448.71 35.130001 0 35.130001
5623.9902 4435.8198 35.07 0 35.07
5630.7402 4422.9199 35.07 0 35.07
5761.5801 4402.79 35.369999 0 35.369999
COMMENT:....................13541 timesteps...........
# Output at t = 120.04446
5603.7598 4474.4902 37.470001 3.6977223 41.167724
5610.5 4461.6001 36.020001 4.1377293 40.15773
5617.25 4448.71 35.130001 3.9119012 39.041902
5623.9902 4435.8198 35.07 3.7923947 38.862394
5630.7402 4422.9199 35.07 3.998436 39.068436
5761.5801 4402.79 35.369999 3.9750571 39.345056
COMMENT:....................13541 timesteps...........
# Output at t = 240.06036
5603.7598 4474.4902 37.470001 11.131587 48.601588
5610.5 4461.6001 36.020001 12.564266 48.584266
5617.25 4448.71 35.130001 13.498463 48.628464
5623.9902 4435.8198 35.07 13.443041 48.513041
5630.7402 4422.9199 35.07 11.625824 46.695824
5761.5801 4402.79 35.369999 19.49551 54.865508
问题：
我需要一个循环，将n个时间步读入数组。
结果应为：每个时间步长数组：在这种情况下，为27个时间步长，每个时间步长为13541个元素。
timestep_1 = [此时间步长的所有元素：shape = 13541,5]
timestep_2 = []
timestep_3 []
........
timestep_n = []
到目前为止，我的代码：
import numpy as np
import csv
from numpy import *
import itertools
#read file to big array
array=np.array([row for row in csv.reader(open("ascii-full.csv", "rb"), delimiter='\t')])
firstRow=array[0]
secondRow=array[1]
# find out how many nodes
strfirstRow=' '.join(map(str,firstRow))
first=strfirstRow.split()
print first[4]
nodes=first[4]
nodes=float(nodes)
#count timesteps
temp=(len(array)-3)/nodes
timesteps=int(temp)+1
#split array into timesteps:
# X Y Z h(t1) h(t2) h(tn)
ts1=array[3:nodes+3]#13541
#print ts1
ts2=array[nodes+4:nodes*2+4]
#print ts2
.......
read ts3 to last timestep to arrays with loop....
也许有人可以帮助我，谢谢！！！
最佳答案
我对您的问题的看法是，与其将整个文件读入一个数组并处理该数组，不如逐行读取它，而是在读取数据时创建数组。
我按文件中所述读取每个时间步的行数和列数，然后为每个读取的时间步创建一个新数组（将其添加到列表中），然后用读取的数据填充它。
import numpy as np
timesteps = []
timestep_results = []
f = open("ascii-full.csv", "rb")
# First line is number of rows (not counting the initial #)
rows = int(f.readline().strip()[1:].split()[-1])
counter = 0
# Second line is number of columns
columns = len(f.readline().strip().split())
# Next lines
for line in f:
if line.startswith("#"):
# it's a header: add time to timestep list, begin new array
timesteps.append( float(line.strip().split("=")[1]) )
timestep_results.append( np.zeros((rows, columns)) )
counter = 0
else:
# it's data: add to array in appropiate row
timestep_results[-1][counter] = map(float, line.strip().split())
counter += 1
f.close()
希望能帮助到你！
关于python - Python:读取从csv到数组的时间步长:使用numpy对模型数据进行后处理；，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/24222708/