python提取计算结果的最大最小值及其坐标 我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 我们编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的

Python读取与存储文件内容 一..csv文件 读取: import pandas as pd souce_data = pd.read_csv(File_Path) 其中File_path是文件的路径 储存: import pandas as pd souce_data.to_csv(file_path) 其中,souce_data格式应该为series或者Dataframe格式 二.Excel文件 读取: import xlrd as xl data_excel = xlrd.open_w

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

php读取大文件的方法   <?php function readFile($file) { # 打开文件 $handle = fopen($file, 'rb'); while (feof($handle) === false) { # 重点 每次读取 1024 个字节 yield fread($handle, 1024); } fclose($handle); } foreach (readFile("./test.zip") as $n => $line) { # 把

不多说,直接上代码 from hdfs import Client import pandas as pd HDFSHOST = "http://xxx:50070" FILENAME = "/tmp/preprocess/part-00000" #hdfs文件路径 COLUMNNAMES = [xx'] def readHDFS(): ''' 读取hdfs文件 Returns: df:dataframe hdfs数据 ''' client = Client(HDF

在工作中经常要用到python操作excel,比如笔者公司中一个人事MM在发工资单的时候,需要从几百行的excel表中逐条的粘出信息,然后逐个的发送到员工的邮箱中.人事MM对此事不胜其烦,终于在某天请我吃了一碗烩面,于是我给她编写了一个小工具,用python程序读出excel的信息,然后自动发送到员工邮箱中.本着开源分享的原则,我把代码贴出来供有需要的人使用,因为发邮件的部分读取的是公司邮箱的通讯录,所以对程序进行了阉割,只贴出读取excle的部分.如果你用的是类似126或腾讯企业邮箱之类的公共

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

关于python读取xml文章很多,但大多文章都是贴一个xml文件,然后再贴个处理文件的代码.这样并不利于初学者的学习,希望这篇文章可以更通俗易懂的教如何使用python 来读取xml 文件. 什么是xml? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. abc.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <catalog> <max

python读取mnist 其实就是python怎么读取binnary file mnist的结构如下,选取train-images TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte): [offset] [type]          [value]          [description] 0000     32 bit integer  0x00000803(2051) magic number 0004     32 bit integ

http://www.python-excel.org/这个网站罗列了很多关于在Python下操作Excel文件的信息,这里选择了其介绍的第一个模块xlrd . xlrd 0.9.2版本跨平台同时支持.xls和.xlsx后缀的Excel,非常适合用来处理Excel数据. 系统环境:Microsoft Windows XP SP3 Python版本:Python 3.3.2 http://www.python.org/getit/ xlrd模块:xlrd 0.9.2 https://pypi.py

Python读取txt文件,有两种方式: (1)逐行读取 data=open("data.txt") line=data.readline() while line: print line line=data.readline() (2)一次全部读入内存 data=open("data.txt") for line in data.readlines(): print line

近期看到好多使用Yaml文件做为配置文件或者数据文件的工程,随即也研究了下,发现Yaml有几个优点:可读性好.和脚本语言的交互性好(确实非常好).使用实现语言的数据类型.有一个一致的数据模型.易于实现. 既然有这么多好处,为什么不用呢,随后开始研究在Python中怎么读取Yaml文件,下面我们来看下: 1.首先需要下载Python的yaml库PyYAML,下载地址:http://pyyaml.org/,安装过程就省略...... 2.建立一个.py文件 3.import yaml 4.f = o

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                

python 读取中文文件后,作为参数使用,经常会遇到乱码或者报错asii错误等. 我们需要对中文进行decode('gbk') 如我有一个data.txt文件有如下内容: 百度 谷歌 现在想读取文件中内容构建查询语句代码如下: f=open('data.txt','r') for i in f.readlines(): data_line=i.strip() data=data_line.decode("gbk") print "this is %s"%data

一直想将自己接触到的东西梳理一遍,可就是迈不出第一步,希望从这篇总结开始不要再做行动的矮人了. 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作. 一.安装xlrd库 可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令: pip install xlrd 二.使用xlrd读取excel数据 具体详细的操作可以参考xlrd库操作说明文档,以下是两种读取excel数据的方法: 1.根据

python读取EXCEL,利用 Google 搜索 Python Excel,点击第一条结果http://www.python-excel.org/ ,能够跨平台处理 Excel. 按照文档一步步去做,要安装 三个包: xlrd(用于读Excel): xlwt(用于写Excel): xlutils(处理Excel的工具箱) from xlrd import open_workbook import re #创建一个用于读取sheet的生成器,依次生成每行数据,row_count 用于指定读取多

#需要安装PIL模块 #encoding=gbk#-------------------------------------------------------------------------------# Name: picRead# Purpose:## Author: wangchao## Created: 27/06/2014# Copyright: (c) wangchao 2014# Licence: <your licence>#-----------------------

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

python读取文件时提示"UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 205: illegal multibyte sequence" 解决办法1. FILE_OBJECT= open('order.log','r', encoding='UTF-8') 解决办法2. FILE_OBJECT= open('order.log','rb')

近日在做项目时,意外听说有一种SQLite的数据库,相比自己之前使用的SQL Service甚是轻便,在对数据完整性.并发性要求不高的场景下可以尝试! 1.SQLite简介: SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它(如安卓系统),它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多