python3处理log数据并plot

最新推荐文章于 2025-05-09 17:07:37 发布

weizhideshenghuo

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分类专栏： python 文章标签： python

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本文介绍如何从模拟生成的测量数据log文件中提取信息，通过numpy处理数据，并使用matplotlib进行多IC和多细胞的可视化。重点在于数据预处理和基本的绘图展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#-*- coding:utf-8 -*-
import os
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

'''
log里的数据格式:
1次测量数据:  IC1: ce111 cell2 …… cell36
             IC2: ce111 cell2 …… cell36
                        ……
             IC7: ce111 cell2 …… cell36
2次测量数据:  IC1: ce111 cell2 …… cell36
             IC2: ce111 cell2 …… cell36
                        ……
             IC7: ce111 cell2 …… cell36
                        ……
n次测量数据:  IC1: ce111 cell2 …… cell36
             IC2: ce111 cell2 …… cell36
                        ……
             IC7: ce111 cell2 …… cell36             
'''

ic = 7 #总的IC数
cell = 36 #每个IC里的cell数
ad_count = 100 #AD采样次数
num_list = [] #所有的测量数据

plot_line = 36 #plot_line个cell画在一张图中，总共图片数为：ic*(cell/plot_line)

def save_log(pwd):
    print("save_log")
    my_log = pwd + '\\my_test.log'
    flog = open(my_log,'w+')
    for i in range(ic*ad_count):
        my_list = [random.random() for cell_i in range(cell)] #随机生成cell个随机数
        my_str = ''
        for float_num in my_list:
            my_str = my_str + str(round(float_num,2)) + ' '
        flog.write(my_str + '\n') #将cell个随机数以字符串形式保存，模拟生成log
    flog.close()

def get_log(pwd):
    print("get_log")
    my_log = pwd + '\\my_test.log'
    flog = open(my_log,'r')
    for line in flog:
        #print(line)
        my_str_list = line.split()
        my_list = [float(my_str) for my_str in my_str_list] #字符串读进来转成float
        for i in range(cell-len(my_list)):
            my_list.append(0) #补0，防止维度不统一，生成二维数组时出错（最后停止打印时cell没有全部打完）
        #print(my_list)
        num_list.append(my_list)
    flog.close()

def plot_log():
    print("plot_log")
    num_array = np.array(num_list)
    for ic_i in range(ic):
        for cell_i in range(cell):
            plot_array = num_array[ic_i: :ic, cell_i] #每行对应一个IC的n个cell，取数是从下标ic_i开始到结束，间隔为ic
            #print(plot_array)
            plt.figure(ic_i*(cell/plot_line)+cell_i/plot_line+1) #每plot_line个画在一起
            plt.subplot(plot_line,1,cell_i%plot_line+1)
            plt.plot(plot_array, color='red', linewidth=0.5, linestyle='-')
            plt.xticks([]) #去掉x轴刻度
            plt.yticks([]) #去掉y轴刻度
            plt.ylabel(str(cell_i+1), fontsize=5, rotation='horizontal')
            #plt.plot(plot_array, label = 'cell'+str(cell_i+1))
            #plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
            #plt.grid(True) #打开坐标轴小网格
        plt.title('IC' + str(ic_i+1) + ' analysis', y=-3) #标题置于最下方
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    pwd = os.getcwd()
    save_log(pwd) #模拟生成log
    get_log(pwd) #将log处理成二维数组
    #print(num_list)
    plot_log() #画图