CN109857981A - 一种基于python进行循环机芯测试数据处理的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,包括步骤先对Excel、CSV文件中需要的数据使用python进行读取和解析;使用python中numpy库对数据进行计算从而得到预定的数据,使用pyplot模块绘制基本图形以及统计图形。本发明使用python软件中的库与函数,能精确高效的反映测试数据的均值、方差、分布等,并快速给出可视化的图形,实现数据的可视化。
Description
技术领域
本发明涉及金融设备技术领域,特别是涉及一种基于python进行循环机芯测试数据处理的方法。
背景技术
在当今社会中,数据的意义、获取方法、分析处理技术的优化是大数据时代产生的根本原因。而伴随着数据生产要素化,数据科学不断发展、创新和数据价值的深度挖掘及应用,将带动经济发展,智慧城市建设,企业转型升级,社会管理及个人工作、生活等各个领域的创新和变革。
传统的循环机芯测试数据分析可视化方法大部分都依靠Excel处理。这种用Excel处理数据的方式需要先运用大量的函数及公式对数据进行格式化和清理,然后才能根据数据产生折线图、柱状图等等。这种方法需要大量时间处理,非常繁琐、复杂,因此需要一种数据处理方法,使处理更加高效、便捷。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷,而提供一种基于python进行循环机芯测试数据处理的方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是:
一种基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,包括步骤先对Excel、CSV文件中需要的数据使用python进行读取和解析;
使用python中numpy库对数据进行计算从而得到预定的数据;
使用pyplot模块绘制基本图形以及统计图形。
所述的pyplot模块是指python中matplotlib库的pyplot模块。
所述的数据基础是指在设备正常运转下得到的基础数据。
所述的预定的数据包括均值,中位数,方差,分布。
所述的统计图形包括有柱状图、折线图、散点图。
本发明使用python软件中的库与函数,精确高效的反应测试数据的均值、方差、分布等。
附图说明
图1为基于python进行循环机芯测试数据处理的方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明的基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,包括以下步骤:
1.先对Excel、CSV文件中需要的所有数据使用python进行读取和解析;
选择所要进行数据处理的文件使用Python中的xlrd.open方法,并且还须定制要读取的文件名及Sheet,
打开excel:readbook=xlrd.open_workbook(r'\test\测试数据.xlsx'),
获取读入文件的指定sheet:sheet=readbook.sheet_by_name('sheet2'),
2.使用python中numpy库对数据进行计算从而得到想要的数据(例如:均值,中位数,方差,分布等);
均值函数:np.mean(nums),
中位数函数:np.median(nums),
方差函数:arr_var=np.var(arr),
3.数据输出、处理完成后,使用numpy模块绘制基本图形,以及柱状图、折线图、散点图这类统计图形;
例:
柱状图函数:bar(x,height,width,*,align=‘center’,**kwargs),
X:包含所有柱子的下标的列表,
Height:包含所有柱子的高度值的列表,
Width:每个柱子的宽度。可以指定一个固定值,那么所有的柱子都是一样的宽。或者设置一个列表,这样可以分别对每个柱子设定不同的宽度。
Align:柱子对齐方式,有两个可选值:center和edge。center表示每根柱子是根据下标来对齐,edge则表示每根柱子全部以下标为起点,然后显示到下标的右边。如果不指定该参数,默认值是center。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出的是,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,其特征在于,包括步骤:先对Excel、CSV文件中需要的数据使用python进行读取和解析;
使用python中numpy库对数据进行计算从而得到预定的数据;
使用pyplot模块绘制基本图形以及统计图形。
2.如权利要求1所述基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,其特征在于,所述的pyplot模块是指python中matplotlib库的pyplot模块。
3.如权利要求1所述基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,其特征在于,所述的数据基础是指在设备正常运转下得到的基础数据。
4.如权利要求1所述基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,其特征在于,所述的预定的数据包括均值,中位数,方差,分布。
5.如权利要求1所述基于python进行循环机芯测试数据处理的方法,其特征在于,所述的统计图形包括有柱状图、折线图、散点图。
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CN110245062A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-09-17 | 山东大学 | 一种基于日志文件的异常监控行为分析方法 |
CN110515996A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-29 | 河南理工大学 | 一种多信道对流层延迟解算数据整合可视化处理方法 |
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