使用python读取文本文件数据

用途pandas：

• 使用pandas.read_csv读取数据
  • 假定txt文件中显示的数据以空格作为分隔符，如图所示。
• 使用matplotlib到情节

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('test.txt', sep='\\s+')

# df view
    time   column1   column2   column3   column4   column5   column6   column7
 100.035  6.667252 -4.106210 -0.015775  4.090584 -0.369958 -0.069983 -0.669954
 100.075  6.776713 -4.347899 -0.017920  4.329726 -0.369958 -0.069983 -0.669954
 100.115  6.806808 -4.451121 -0.018860  4.432934 -0.369958 -0.069983 -0.669954
 100.155  6.826516 -4.534202 -0.019244  4.513488 -0.369958 -0.069983 -0.669954
 100.195  6.890967 -4.962194 -0.019462  4.943943 -0.369958 -0.069983 -0.669954
 100.235  6.961544 -5.430468 -0.019249  5.409640 -0.369958 -0.069983 -0.669954

绘制数据：

• 有许多用于绘制数据的选项。
  • 以下是一些简单的示例

# all columns
plt.plot(df['time'], df.iloc[:, 1:], marker='o')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# specific column
plt.plot(df['time'], df['column1'], marker='o')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

• 用 seaborn

import seaborn as sns

# set the index
df_ind = df.set_index('time')

sns.lineplot(data=df_ind, dashes=False, markers=True)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()