Python传感器采集数据文件分析处理实验源码

简介: Python传感器采集数据文件分析处理实验源码

一、题目


附件sensor-data.txt是一个传感器采集数据文件,其中,每行是一个读数,空格分隔多个含义,分别包括日期、时间、温度、湿度、光照和电压。其中,光照处于第5列。请编写程序,统计并输出传感器采集数据中光照部分的最大值、最小值和平均值,所有值保留小数点后2位。


87546d10328640f8af5580062197684c.png


二、题目分析


打开txt文件可以发现,每行都有一串包含日期、时间、温度、湿度光照和电压的数据,用空格隔开,我们可以使用一个二维列表,每次读取一行,根据空格分开,存到一个一维列表中去,然后将一维列表放入二维列表。在遍历完文件之后,我们已经将数据全都存放到二维列表中去了,接下来就遍历这个二维列表,先定义一个max=0,min=10000,然后如果遍历的时候遇到比max的大的数,就更新max,如果遇到比min小的数,就更新min,另外我们用sum加上所有的数据,并且记录数据的个数,最后只需要输出max和min就可以得到最大值和最小值,输出sum/cnt就可以得到平均值,我们可以通过%.2f控制保留小数点后两位。最后记得要关闭文件!


其实本题还有一个做法就是,将这些列表数据通过numpy,然后通过numpy中的max,min和mean函数获取最大值最小值和平均值。


三、源码


list=[[]]
max =avg =cnt=0
min=10000
with open("sensor-data.txt","r")as file:
    for line in file.readlines():
        line=line.strip('\n')
        list.append(line.split(" "))
list.remove([])
for templist in list:
    print(type(templist))
    if max<float(templist[4]):
        max=float(templist[4])
    if min>float(templist[4]):
        min=float(templist[4])
    avg+=float(templist[4])
    cnt+=1
print(max)
print(min)
print("%.2f"%(avg/cnt))
file.close()


四、实验结果


1b91d9a436564f3484bc2fc8e87985aa.png


Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。Python 2于2000年10月16日发布,稳定版本是Python 2.7。Python 3于2008年12月3日发布,不完全兼容Python 2。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。


由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了,例如如下3个十分经典的科学计算扩展库:NumPy、SciPy和matplotlib,它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序。2018年3月,该语言作者在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持,则需要付费给商业供应商。



相关文章
|
3天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
20天前
|
数据采集 JSON 数据处理
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
在大数据时代,电商网站如亚马逊、京东等成为数据采集的重要来源。本文介绍如何使用Python结合代理IP、多线程等技术,高效、隐秘地抓取并处理电商网站的JSON数据。通过爬虫代理服务,模拟真实用户行为,提升抓取效率和稳定性。示例代码展示了如何抓取亚马逊商品信息并进行解析。
抓取和分析JSON数据:使用Python构建数据处理管道
|
5天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
5天前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
12 1
|
6天前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
6天前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
7天前
|
开发者 Python
Python中__init__.py文件的作用
`__init__.py`文件在Python包管理中扮演着重要角色,通过标识目录为包、初始化包、控制导入行为、支持递归包结构以及定义包的命名空间,`__init__.py`文件为组织和管理Python代码提供了强大支持。理解并正确使用 `__init__.py`文件,可以帮助开发者更好地组织代码,提高代码的可维护性和可读性。
11 2
|
12天前
|
数据可视化 开发者 Python
Python GUI开发:Tkinter与PyQt的实战应用与对比分析
【10月更文挑战第26天】本文介绍了Python中两种常用的GUI工具包——Tkinter和PyQt。Tkinter内置于Python标准库,适合初学者快速上手,提供基本的GUI组件和方法。PyQt基于Qt库,功能强大且灵活,适用于创建复杂的GUI应用程序。通过实战示例和对比分析,帮助开发者选择合适的工具包以满足项目需求。
50 7
|
11天前
|
存储 数据处理 Python
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域,Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石,提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象(ndarray),支持高效的大型数据集操作;SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy,可以显著提升数据处理和分析的效率,使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
21 3
|
12天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数,而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能,如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
29 2