python如何创建不同元素的矩阵_python – 如何在数据帧中创建矩阵元素的数...
我在.TXT文件中有3个参数’A’,’B’,’C’的数据集,在我用24×20矩阵打印后,我需要收集’A’,’B’,’C’的第一个元素熊猫数据帧中的长数组,然后是每个第二个元素,然后是第3个,直到第480个元素为止.
所以我的数据在文本文件中是这样的：
我的数据是txt文件如下：
id_set: 000
A: -2.46882615679
B: -2.26408246559
C: -325.004619528
我已经制作了一个熊猫数据框,包括3列’A’,’B’,’C’以及索引和定义的函数,以正确的方式打印24×20 matric.通过2×2矩阵的简单示例：
1st cycle: A = [1,2, B = [4,5, C = [8,9,
3,4] 6,7] 10,11]
2nd cycle: A = [0,8, B = [1,9, C = [10,1,
2,5] 4,8] 2,7]
重塑此形式：
A(1,1),B(1,1),C(1,1),A(1,2),B(1,2),C(1,2),.....
Result= [1,4,8,2,5,9,3,6,10,4,7,11] #1st cycle
[0,1,10,8,9,1,2,4,2,5,8,7] #2nd cycle
我的脚本如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import os
def normalize(value, min_value, max_value, min_norm, max_norm):
new_value = ((max_norm - min_norm)*((value - min_value)/(max_value - min_value))) + min_norm
return new_value
dft = pd.read_csv('D:\mc25.TXT', header=None)
id_set = dft[dft.index % 4 == 0].astype('int').values
A = dft[dft.index % 4 == 1].values
B = dft[dft.index % 4 == 2].values
C = dft[dft.index % 4 == 3].values
data = {'A': A[:,0], 'B': B[:,0], 'C': C[:,0]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['A','B','C'], index = id_set[:,0])
#next iteration create all plots, change the number of cycles
cycles = int(len(df)/480)
print(cycles)
for cycle in range(0,10):
count = '{:04}'.format(cycle)
j = cycle * 480
for i in df:
try:
os.mkdir(i)
except:
pass
min_val = df[i].min()
min_nor = -1
max_val = df[i].max()
max_nor = 1
ordered_data = mkdf(df.iloc[j:j+480][i])
csv = print_df(ordered_data)
#Print .csv files contains matrix of each parameters by name of cycles respectively
csv.to_csv(f'{i}/{i}{count}.csv', header=None, index=None)
if 'C' in i:
min_nor = -40
max_nor = 150
#Applying normalization for C between [-40,+150]
new_value3 = normalize(df['C'].iloc[j:j+480], min_val, max_val, -40, 150)
df3 = print_df(mkdf(new_value3))
df3.to_csv(f'{i}/norm{i}{count}.csv', header=None, index=None)
else:
#Applying normalization for A,B between [-1,+1]
new_value1 = normalize(df['A'].iloc[j:j+480], min_val, max_val, -1, 1)
new_value2 = normalize(df['B'].iloc[j:j+480], min_val, max_val, -1, 1)
df1 = print_df(mkdf(new_value1))
df2 = print_df(mkdf(new_value2))
df1.to_csv(f'{i}/norm{i}{count}.csv', header=None, index=None)
df2.to_csv(f'{i}/norm{i}{count}.csv', header=None, index=None)
注2：我在文本文件中提供了3个周期的数据集：
Text dataset
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