Créer tableau de données multidimensionnelle basée sur le nom de fichier dans numpy

Tous, nouveau à python et le débordement pile j'ai des fichiers sous la forme A_50C_100mA_0,5V et ainsi de suite A_45C_80mA_0,7V où essentiellement trois variables diffèrent C mA et V Quelle est le meilleur moyen de lire ces fichiers en python pour pouvoir tracer toutes les données avec 45C_100mA avec diff Vs ou tout combo dire tout C pour mA et V.Créer tableau de données multidimensionnelle basée sur le nom de fichier dans numpy

Je pensais à un tableau multidimensionnel (TxmAxV). Mais trop pour les boucles dans la façon dont je pense, N'importe quelle façon pythonienne de faire ça? Je finirais voudrais pas seulement tracer ces données, mais être en mesure de les manipuler avec des fonctions comme numpy Lisser etc.

S'il vous plaît aider

Source

2017-05-09 Arun

Quel est le contenu des fichiers? – JohanL

La question est vague alors voici juste un extrait de base (qui suppose que vous avez fichier contenant des lignes avec les données que vous mentionnez) qui pourraient vous aider à démarrer:

file_contents = """A_50C_100mA_0,5V 
A_45C_80mA_0,7V""" 

data = [] 
for line in file_contents.split("\n"): 
    data.append(line.split("_")) 

for row in data: 
    if row[1] == "45C": 
     print(" ".join(row))

crache

A 45C 80mA 0,7V

Source

2017-05-09 17:31:23 handle

Je suis désolé d'être vague. – Arun

Je suis désolé d'être vague. Le nom de fichier est 50C_100mA_0,5V.txt les valeurs devant les changements C, mA et V. Chaque fichier a deux colonnes de données au format XY, je veux être capable de lire ces données dans un tableau multidimensionnel comme [T] [mA] [V] .xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx et [T] [mA] [V] .y Où les T mA et C sont obtenus à partir de leurs noms de fichiers. Je veux pouvoir tracer finement sat [50C] [100mA] [tout V] .x Vs [50C] [100mA] [tout V] .y et puis aussi pouvoir tracer [allC] [100mA] [1, 0V] .x Vs [allC] [100mA] [1,0V] .y – Arun

@Arun S'il vous plaît mettez cette information dans votre question à la place, ajoutez quelques données réelles, formatez-la bien et montrez quel code vous avez jusqu'ici. – handle

Créer tableau de données multidimensionnelle basée sur le nom de fichier dans numpy

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