python讀取的案例
01 用Python讀取和寫入wav聲音文件
01 用python讀取wav聲音文件（使用wave模塊）
import numpy as np #載入numpy庫
import matplotlib.pyplot as plt #載入matplotlib庫的pyplot模塊
import wave #載入wave模塊
f=wave.open(r'E:\abearing\rotor.wav','rb') #打開wav文件
nchannels,sampwidth,framerate,nframes=f.getparams()[:4] #獲取wav文件的聲道數，量化位數，采樣率，總采樣點
f.setpos(10*framerate) #定位采樣點的開始位置，第10秒
s_data=f.readframes(20*framerate) #讀取開始位置以后的采樣點，后20秒
f.close()
w_data=np.fromstring(s_data,dtype=np.short) #將字符串轉化為數值
w_data.shape=(-1,nchannels) #將一維數組轉化為兩列數組
time=np.arange(10*framerate,30*framerate)/framerate #定義時間點
plt.subplot(211) #子圖1
plt.plot(time,w_data[:,0],c='blue')
plt.subplot(212) #子圖2
plt.plot(time,w_data[:,1],c='green')
plt.xlabel('time(second)') #X軸的標簽
02 用python寫入wav聲音文件
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as
展開 Python讀取Excel表格的數據并進行冒泡排序
工程計算的時候很多數據是存放在Excel表格中的，我們可能需要通過Python去讀取Excel表格中的數據，并作相關的計算，如何按照想要的方式讀取這些數據就很重要，這里整理一下通過Python的pandans去獲取表格某一列或者某一行的數據的方式。
首先，給出如下的一個表格，文件的位置在C:\Users\workstation\Desktop\234.xlsx，接下來就要按照
然后再Python中導入pandans
import pandas as pd
通過如下函數讀取表格
df = pd.read_excel(r"C:\Users\workstation\Desktop\234.xlsx",sheet_name=0)，其中sheet_name=0表示讀取sheet1，這樣整個表格就讀取進來了。
年齡 身高
0 2 4
1 5 7
2 7 10
如何獲取年齡這一列，只需要如下的代碼df['年齡'].values就可獲取這一列除開表頭的所有數據，同樣的身高也可以通過df['身高'].values獲取.
0 2
1 5
2 7
Name: 年齡, dtype: int64
獲取某一行要也是類似的df.values[0],就可以獲取相應行的數值
[2 4]
這樣就可以很輕松的導入數據并進行處理了。
展開 使用Python讀取ANSYS計算結果
0
1
實例介紹
ANSYS提供了一個pyansys的python庫，可以快速地讀取二進制(.rst)等文件，并進行計算結果的可視化。在本實例中，提前使用ANSYS Workbench的結構靜力學模塊，創建了一個門型支架，如圖1所示，并對其進行了結構靜力學計算，得到rst結果文件，然后使用pyansys對該文件進行了解析及可視化。
ABAQUS批量提交Job與Python讀取ODB結果應力應變數據
該網友的問題，實際上是兩個問題：
問題1是如何批量提交job；
問題2是如何從ODB結果文件中讀取計算結果數據。
因此本文也從兩個方面來進行介紹。
問題1
如何批量提交job——計算任務
批量提交計算任務這個問題實際上是老生常談了，可以用兩種基本的方式實現。
方法1：
在cmd中使用命令行的方式，這種方式也可以保存為bat文件的方式運行，這個方式我并不常用，可參考幫助文檔中的如下部分，很詳細。
方法2
采用python程序進行批量提交
如果你的若干個job已經在job界面建好了，并且打算每算完一個job自動的進行后處理的話，采用python腳本會很方便。
展開 
Abaqus二次開發之Python腳本讀取場輸出位移
操作腳本如下：
結果如下：
Node label: 1000
Displacement in X direction: -7.891572e-34
Displacement in Y direction: -76.45553
Displacement: 76.4555282593
注：本文中涉及的模型文件和完整腳本文件可在Up的公眾號：易木木響叮當，中回復“讀取場輸出數據”自動獲取。
定制界面讀取 txt 文件并且繪圖（python）
摘要：本文主要使用tkinter定制GUI，讀取txt文件，使用matplotlib繪圖。
定制界面讀取wav文件并且繪圖（python）
摘要：本文主要使用tkinter定制GUI，使用wave讀取wav文件，使用matplotlib繪圖。
Python實例3—從Excel中調用數據并繪制成圖
筆者今天學習了一下使用Python從Excel中調用數據并繪制成圖的方法，將該方法分享給大家。
案例：
我們在excel第四個“sheet”表格中的第一列和第二列輸入一組滯回曲線的數據（excel數據及圖如下圖所示），那么怎么使用python進行調用而讀取excel中的數據呢？
調用python讀取excel數據方法
代碼如下：
import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
t = xlrd.open_workbook('柱子實驗數據(2).xls')
sheet = t.sheet_by_index(3)
x_data=[] #需要將數據儲存在空列表中才可調用繪圖
y_data=[]
for row in range(sheet.nrows):
content1 = sheet.cell_value(row,0)
x_data.append(content1)
content2 = sheet.cell_value(row,1)
y_data.append(content2)
plt.plot(x_data,y_data,'r-')
plt.xlabel('位移')
plt.ylabel('荷載')
plt.title('滯回曲線')
plt.show()
注意：我們使用命令xlrd.open_workbook進行調用excel時，其中的路徑可輸入相對路徑或絕對路徑，也就是excel是否和py文件放在同一個文件夾下面。
展開 ABAQUS提取單元平均應力/應變 ￥10
利用python讀取odb文件（可一次讀取多個odb）生成csv（excel）文件。提供源文件，注釋詳細，可根據需要進行修改。
利用Python提取ABAQUS的.odb結果中的輪軌接觸信息 ￥500
因此，需要利用python讀取.odb，然后進行提取關心的數據，以此進行下一步計算。這里以python提取輪軌接觸時的法向力和切向力結果為例，進行說明：
#- -coding: UTF-8-*-
from abaqus import *
from odbAccess import *
from abaqusConstants import *
from caeModules import *
from driverUtils import executeOnCaeStartup
from odbAccess import *
from caeModules import *
import random
import math
import os
odb=openOdb(r"D:\*******.odb")
file_CNORMF_WHEEL=open('CNORMF_WHEEL.txt','w')
file_CNORMF_RAIL=open('CNORMF_RAIL.txt','w')
file_CSHEARF_WHEEL=open('CSHEARF_WHEEL.txt','w')
file_CSHEARF_RAIL=open('CSHEARF_RAIL.txt','w')
file_FSLIPR_SLIPEQ_WHEEL=open('FSLIPR_SLIPEQ_WHEEL.txt','w')
file_FSLIPR_SLIPEQ_RAIL=open('FSLIPR_SLIPEQ_RAIL.txt','w')
step1=odb.steps['Step-1']
allFrames=step1.frames
展開 Python提取場輸出結果計算平均應力應變
###########################################################################
最近寫了一個簡單的python讀取abaqus結果中的場輸出數據，想通過均勻化計算方法來計算所定義集合的平均應力應變曲線，之前是手動提取了各個數據導出，然后用excel、matlab處理，但是很慢，而且很費勁，于是就想著用Python來處理結果。
有需要的同學可以下載附件文件，打開abaqus，file→run script，選擇腳本文件即可運行。
average.zip
均勻化計算方法：
參考文獻：馬思鳴. 精沖用碳鋼微觀組織對宏觀力學性能及精沖性能影響研究[D]. 上海：上海交通大學，2017.
我在網上找了挺久挺多的關于Python提取場輸出結果的，
主要對以下幾篇帖子進行了參考：
http://forum.simwe.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1283175&highlight=%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%BA%94%E5%8A%9B%E5%BA%94%E5%8F%98
http://forum.simwe.com/forum.php?
展開 
【篇三】生物醫藥領域發文難？(CADD、ROSETTA、多組學）一區SCI墊腳石已備好！
明確機器學習方法的適用性，優勢，以及局限性等
什么是機器學習
機器學習的應用實例
生物組學簡介（基因組學，轉錄組學，蛋白組學，代謝組學）
機器學習在在多組學數據分析的應用
python基礎
目標：機器學習主流實現是python語言。學習機器學習之前，有針對性的對python進行系統的學習，數據的基本處理,以方便將來開展機器學習的學習
python安裝與開發環境的搭建
基本數據類型、組合數據類型
函數、列表 、元組、字典、集合
控制結構、循環結構
Numpy模塊——矩陣的科學計算
Matplotlib模塊——數據處理與繪圖
Pandas模塊——csv數據處理與分析
Sklearn模塊——機器學習模型基礎軟件包調用
2 案例實踐一：利用Python pandas讀取組學CSV數據并進行數據讀取、轉換、保存等
生物組學大數據預處理與探索分析
目標：對高維組學數據進行統計分析及機器學習建模前，需要對數據進行預處理，如缺失值填補、降維可視化等，大數據預處理與探索分析是檢驗數據質量與了解數據分布的必要過程。
展開 高效工作，拒絕加班，看Python自動化功能到底有多強大
如今越來越多的人加入到學習Python的隊伍當中，尤其是對于很多職場人來說，不管你是程序員還是非程序員，Python已經為很多職場人士帶來了不少便捷。
隨著Python在職場人心中的地位逐漸上升，許多公司在招聘當中也開始傾向于掌握Python技能的應聘者，就連一些非互聯網公司也開始把“會python優先”寫在招聘JD里。
而之所以出現這種現象，其實和Python能夠解放人的雙手，實現自動化辦公。而對于沒有接觸過Python的人來說，你可能有點不敢相信，那小P君帶大家了解一下吧！
一、Python控制Excel實現自動化辦公
雖然江湖上總有“Python殺死了Excel”的說法，但依然有很多人鐘情于Excel，雖然很長情，但小P君想說的是Python更萬能，因為它已經學會了控制Excel自動化辦公。
只要使用Python的一些代碼，便可以讓Python代替人類控制Excel，將原本與Excel重復性多的工作分分鐘完成，毫不含糊！
二、Python讀取PDF圖片、文字和表格
在日常的工作當中，處理PDF格式文檔是最平常不過的事情了。但是由于PDF強不可更改性，有時候想把PDF中的圖片、文字和表格提取出來十分繁瑣，有時候還會出現提取錯誤的情況。
而利用Python便可以將提取PDF中的圖片、文字和表格的過程簡單化，幾行代碼就能夠輕松搞定，給工作減少不少因為提取內容而浪費的時間。
三、Python批量轉換任意文檔格式
平時工作中，轉換文件格式也是一件讓人頭疼的事情，尤其是面對大量文件需要轉換格式的時候。
這個時候，通過Python的幾行代碼便可以實現批量轉換文件格式了。而且全程下來，只需要操作者動動幾根手指的工夫，就能輕輕松松得到想要的文件格式，是不是很厲害呢？
展開 集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
明確機器學習方法的適用性，優勢，以及局限性等
什么是機器學習
機器學習的應用實例
生物組學簡介（基因組學，轉錄組學，蛋白組學，代謝組學）
機器學習在在多組學數據分析的應用
python基礎
目標：機器學習主流實現是python語言。學習機器學習之前，有針對性的對python進行系統的學習，數據的基本處理,以方便將來開展機器學習的學習
python安裝與開發環境的搭建
基本數據類型、組合數據類型
函數、列表 、元組、字典、集合
控制結構、循環結構
Numpy模塊——矩陣的科學計算
Matplotlib模塊——數據處理與繪圖
Pandas模塊——csv數據處理與分析
Sklearn模塊——機器學習模型基礎軟件包調用
2 案例實踐一：利用Python pandas讀取組學CSV數據并進行數據讀取、轉換、保存等
生物組學大數據預處理與探索分析
目標：對高維組學數據進行統計分析及機器學習建模前，需要對數據進行預處理，如缺失值填補、降維可視化等，大數據預處理與探索分析是檢驗數據質量與了解數據分布的必要過程。
展開 DB Browser for SQlite-盈建科的另類解法
除了通過DB Browser for SQlite讀取ydb文件之外，也可以通過計算機編程語言執行SQLite語句來讀取并修改相關的ydb文件。以下是通過python讀取相關數據的代碼和結果。
