In [1]:
%matplotlib notebook
In [2]:
# Ustvarimo prazen seznam vrstic, ki jih bomo prebrali
data = []
In [3]:
# Ukaz 'with' zagotovi, da se datoteka na koncu bloka zapre in nam
# ni potrebno vec paziti na to
with open('../data/stolpec.dat', 'r') as f:
# preberemo celotno datoteko, locimo vrstice in pretvorimo
# vrednosti v cela stevila
data = [int(x) for x in f.read().split()]
print(data)
In [4]:
# Lahko pa beremo tudi vrstico po vrstico in sproti kaj delamo s prebranim
with open('../data/stolpec.dat', 'r') as f:
for line in f:
print(int(line))
In [5]:
# Ustvarimo prazen seznam vrstic, ki jih bomo prebrali
data = []
In [6]:
# Ukaz 'with' zagotovi, da se datoteka na koncu bloka zapre in nam
# ni potrebno vec paziti na to
with open('../data/matrika.dat', 'r') as f:
# beremo vrstico po vrstico
for line in f:
# odstranimo odvecne presledke
line = line.strip()
# locimo podake po presledkih in jih pretvorimo v celo stevilo
h = [int(x) for x in line.split()]
# dodamo vrstico
data.append(h)
print(data)
Uvozimo modula numpy
(za branje) in matplotlib
(za graf)
In [10]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Preberemo podatke o vremenu iz datoteke. Pri tem v enem ukazu določimo veliko opcij, kot so
Več informacij na Numpy in numpy.loadtxt.
In [11]:
data = np.loadtxt('../data/TG_STAID003331.txt', # pot do datoteke
skiprows=20, # izpustimo prvih 20 vrstic
delimiter=',', # podatke locimo po vejici
usecols=(1, 2)) # zanimata nas samo drugi in tretji stolpec
In [12]:
# Narisemo le drugi stolpec iz podatkov (torej tretji)
plt.plot(data[:, 1])
plt.show()
Vec o preprostem risanju grafov v matplotlib.ipynb
.