我想对我的数据进行一些数学运算并坚持下去。 我正在从csv文件中读取字符串列表,并且可以将它们绘制到目前为止。 现在我正在尝试将字符串列表转换为浮点列表,因为我想对列表项进行一些数学运算并创建新列表并绘制它们。
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
with open("testlog.csv") as f:
data = f.read()
data = data.split('\n')
time = [row.split(',')[0] for row in data]
gyro_x_lsb = [row.split(',')[1] for row in data]
gyro_y = [row.split(',')[2] for row in data]
gyro_z = [row.split(',')[3] for row in data]
accel_x = [row.split(',')[4] for row in data]
accel_y = [row.split(',')[5] for row in data]
accel_z = [row.split(',')[6] for row in data]
comp_x = [row.split(',')[7] for row in data]
comp_y = [row.split(',')[8] for row in data]
comp_z = [row.split(',')[9] for row in data]
temp = [row.split(',')[10] for row in data]
gyro_x_lsb = float(gyro_x_lsb)# make floats in a new list
gyro_x_dps = [gyro_x_lsb / (32768*2000) for gyro_x_dps_f in gyro_x_lsb]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_title("Gyro X AR [LSB]")
ax1.set_xlabel('Time[ms]')
ax1.set_ylabel('AR [LSB]')
ax1.plot(time,gyro_x_lsb, c='r', label='X')
leg = ax1.legend()
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.set_title("MPU9250_test_Accel")
ax2.set_xlabel('Time[ms]')
ax2.set_ylabel('Acceleration')
ax2.plot(time,accel_x, c='r', label='Accel_X')
leg = ax2.legend()
plt.show()
我正在尝试计算" gyro_x_lsb" / 32768 * 2000中的每个项目。但它不会起作用。 我已经尝试了地图。
提前致谢... TMP36
BTW:我使用Anaconda 3(2.5.0)和Python 3.5 我是Python和这个论坛的新手。
答案 0 :(得分:0)
List comprehensions会为你做很多事。
像:
gyro_x_lsb_sum = sum(float(item) for item in gyro_x_lsb)
这里我使用的是a generator expression,它与列表理解的语法相同,但在这种情况下表现更好。
希望它有所帮助。
PS。考虑使用Python csv
模块读取CSV文件。
答案 1 :(得分:0)
感谢CSV模块的提示。这现在读取我的数据作为元组。这对我来说也是新的,我发现有可能对我的数据进行一些数学计算。这里的代码现在对我有用,也许并不完美,但我现在很高兴。
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
with open("testlog.csv") as data:
#reader = csv.reader(data) #read columns as strings
reader = csv.reader(data, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) #read columns as numbers
time, gyro_x, gyro_y, gyro_z, accel_x, accel_y, accel_z, comp_x, comp_y, comp_z, temp = zip(*reader)
#gyro_x_dps = gyro_x
def gyro_x_dps(gyro_x):
return tuple( [e / 65536000 for e in gyro_x])
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_title("Gyro X AR [LSB]")
ax1.set_xlabel('Time[ms]')
ax1.set_ylabel('AR [LSB]')
ax1.plot(time,gyro_x, c='r', label='X')
leg = ax1.legend()
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.set_title("Gyro X AR [dps]")
ax2.set_xlabel('Time[ms]')
ax2.set_ylabel('AR [dps]')
ax2.plot(time,gyro_x_dps(gyro_x), c='r', label='X')
leg = ax2.legend()
plt.show()