用于加载、分析和切片采集数据的包
channelpack的Python项目详细描述
一个基于 条件。通道的条件和命名可以保存为配置文件和 稍后以方便的方式重用。
channelpack源于测试工程处理数据文件的经验 测试测量。如果这些文件是文本文件，它们可能有一些 在加载到python之前不需要知道特性：
- 要跳过的行-测试数据之前的许多行（文件元数据）。
- 数据分隔符-用于分隔一个数据和另一个数据的字符，通常 空格、制表符或逗号。
- 小数点分隔符-根据您所在的区域，小数点分隔符是 有时是逗号，有时是点。
- “channels”的命名，如果命名的话，可以在不在正上方的行上 数据（例如，以下行可以是工程单位）。
channelpack打算处理所描述的文本数据文件的不便之处 上面。
数据文件：
- 任何文本（数字）类型的文件（使用numpy的loadtxt）。
- dbf文件（raymond hettingerrecipe作为低级读取器）。
- 电子表格文件（使用xlrd）。
- 任何由您自己的工具读取的文件，提供一个返回dict的函数 与channelpack类的通道连接。
示例
channelpack有一些获取包的便利功能：
>>> import channelpack as cp
>>> sp = cp.sheetpack('testdata/sampledat3.xls')
>>> sp.chnames
{0: u'txtdata', 1: u'nums', 2: u'floats'}
通过名称或列索引，可以调用包：
>>> sp(0)
array([u'A', u'A', u'C', u'D', u'D'],
dtype='<U1')
>>> sp(0) is sp('txtdata')
True
保持布尔掩码数组以跟踪“真实部分”：
>>> sp.parts()
[0]
>>> sp.add_condition('cond', '(%(0) == "A") | (%(0) == "D")')
>>> sp.parts()
[0, 1]
>>> sp('txtdata', 0)
array([u'A', u'A'],
dtype='<U1')
>>> sp('txtdata', 1)
array([u'D', u'D'],
dtype='<U1')
现在保持这些条件并加载需要相同条件的新数据集 条件：
>>> sp.spit_config()
>>> sp = cp.sheetpack('testdata/sampledat4.xls', stopcell='c6')
>>> sp('txtdata')
array([u'A', u'C', u'C', u'C', u'D'],
dtype='<U1')
>>> sp.parts()
[0]
>>> sp.eat_config()
>>> sp.parts()
[0, 1]
>>> sp('txtdata', 0)
array([u'A'],
dtype='<U1')
>>> sp('txtdata', 1)
array([u'D'],
dtype='<U1')
取决于
从0.2.0版起，存在对XLRD的依赖关系。如果没有安装 可用。
channelpack导入numpy。安装channelpack不会安排 要安装的numpy。按你的方式做。如果你考虑 channelpack，你已经安装了numpy。
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