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txt和jpg或png数据的自动化导入和自动化生成输出随用随拿

txt和jpg或png数据的自动化导入和自动化生成输出随用随拿

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言

自动化导入和生成输出txt和jpg/png数据的好处是提高工作效率和减少人为错误。具体好处如下:

  • 提高效率:自动化导入和生成输出可以大大减少手动操作的时间和工作量。通过编写脚本或使用自动化工具,可以快速将大量的txt数据导入到系统中,并自动生成相应的jpg/png文件,从而节省了人工处理的时间和精力。

  • 减少错误:人为操作往往容易出现疏忽和错误,而自动化导入和生成输出可以减少这些潜在的错误。自动化过程可以通过编写规则和检查机制来确保数据的准确性和一致性,避免了手动操作可能带来的错误。

  • 可重复性:自动化导入和生成输出可以实现数据处理的可重复性。通过编写脚本或使用自动化工具,可以在需要时重复执行相同的操作,确保每次处理的结果一致,提高了数据处理的可靠性。

  • 扩展性:自动化导入和生成输出可以方便地扩展到更大规模的数据处理任务。通过编写灵活的脚本或使用可配置的自动化工具,可以适应不同规模和需求的数据处理任务,提高了系统的扩展性和适应性。

对应代码py文件在这里

一、txt文件的自动化处理(代码在上面链接)

from PIL import Image
import os
import glob
import numpy as np
def read_txt_files(folder_path):
    txt_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.dat"))  # 获取文件夹中所有的txt文件路径
    for file_path in txt_files:
        with open(file_path, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
        waveform_data = []
        # 遍历每一行数据
        for line in lines:
            # 去除行末尾的换行符
            line = line.strip()
            line = line.split(' ')
            # 将字符串类型的数据转换为浮点数,并添加到列表中
            waveform_data.append(line)
    # 打印提取的波形数据
    print(waveform_data)
# 调用函数并传入文件夹路径
folder_path = r"F:\data"
read_txt_files(folder_path)
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二、txt文件自动化输出图片

from PIL import Image
import os
import glob
import numpy as np
def read_txt_files(folder_path):
    txt_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.dat"))  # 获取文件夹中所有的txt文件路径
    for file_path in txt_files:
        with open(file_path, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
        waveform_data = []
        # 遍历每一行数据
        for line in lines:
            # 去除行末尾的换行符
            line = line.strip()
            line = line.split(' ')
            # 将字符串类型的数据转换为浮点数,并添加到列表中
            waveform_data.append(line)
    # 打印提取的波形数据
    #print(waveform_data)
    	file_name = "\\" + file_path.split('\\')[-1].split('.')[0]
    	t = np.linspace(0, 86400, num=86400, endpoint=False)
        plt.figure(figsize=(13, 7))
        plt.plot(t, reconstructed_signal)
        plt.title('Reconstructed Signal')
        plt.xlim(0,86400)
        plt.xticks(np.arange(0,86401,3600),np.arange(0,86401,3600),fontsize=8)
        plt.savefig(r"F:\基于子午工程观测数据的地磁超低频波标准数据集(Pc3-Pc5)\sys_image" + file_name + ".jpg")
# 调用函数并传入文件夹路径
folder_path = r"F:\data"
read_txt_files(folder_path)
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三、图片的自动化处理

from PIL import Image
import os
import glob
import numpy as np

def tiqu(path):
    # 指定文件夹路径
    folder_path = path
    # 遍历文件夹中的文件
    for filename in os.listdir(folder_path):
        # 判断文件是否为图片文件
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
            # 拼接文件的完整路径
            file_path = os.path.join(folder_path, filename)
            # 打开图片文件
            image = Image.open(file_path)
            # 进行相关操作,例如显示图片、处理图片等
            image.show()
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总结

大家随用随拿

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