Python прочитал экспорт LTspice заговора

Question

Я хотел бы построить некоторые данные из LTspice с помощью Python и matplotlib, и я ищу решение для импорта экспортированных данных графика из LTspice в Python.

Я не нашел способа сделать это с помощью Pandas, так как формат данных выглядит так:

5.00000000000000e+006\t(2.84545891331278e+001dB,8.85405282381414e+001°)

Есть ли возможность импортировать это с помощью Pandas (например, с собственным диалектом) или кто-то знает простой обходной путь (например, чтение файла построчно и извлечение значений)?

Что еще хуже, при экспорте графика из нескольких шагов данные разделяются такими строками, как

Step Information: L=410n  (Run: 2/4)

В Java я мог использовать объект Scanner для чтения данных. Есть ли похожая функция в Python или даже более простой способ получить данные графика в Python?

Answer 1

Я не знаком с экспортированными данными графика из LTspice, поэтому я предполагаю, что форматирование предоставленных вами строк примера действительно для всех времен.

Глядя на раздел IO Tools документации pandas-0.18 ( здесь), я не вижу ни одной готовой утилиты парсера для вашего формата данных. Первое, что приходит на ум, - это выполнить собственный анализ и подготовку, прежде чем заполнять фрейм данных pandas.

Я предполагаю, что важнейшей частью вашей проблемы является анализ файла данных, я давно играл с пандами и matplotlib, так что ожидайте ошибок, связанных с ними.

пример

Вот быстрый и грязный скрипт на python3 для разбора ваших данных в список словарей, построения с ним фрейма данных pandas и построения графика с использованием DataFrame. plot метод. Я попытался объяснить шаги в комментариях:

# ltspice.py
""" Use it as: 
    > python3 ltspice.py /path/to/datafile """

import pandas
import sys

data_header = "Time Gain Degree".split()

# Valid line example:
# 5.00000000000000e+006\t(2.84545891331278e+001dB,8.85405282381414e+001°) 

def parse_line(linestr):
    # ValueError and IndexError exceptions are used to mark the failure of
    # the parse.
    try:
        # First we split at the '\t' character. This will raise ValueError if
        # there is no \t character or there is more than 1 \t
        timestr, rest = linestr.split('\t')

        # Then we find the indexes of the '(' and ')' in the rest string.
        parenst, parenend = (rest.find('(')+1,  rest.find(')'))
        if (parenst == -1) or (parenend == -1):
            # find() method returns -1 if nothing is found, I raise ValueError
            # to mark it as a parsing failure
            raise ValueError

        # rest[parenst:parenend] returns the string inside parens. split method
        # splits the string into words separated by the given character (i.e.
        # ',')
        powstr, degstr = rest[parenst:parenend].split(',')

        # converting strings into floats. Replacing units as necessary.
        time = float(timestr)
        power = float(powstr.replace('dB', ''))

        # this will fail with python 2.x
        deg = float(degstr.replace('°', ''))

        # You can use dict() instead of tuple()
        return tuple(zip(data_header, (time, power, deg)))

    except (ValueError,IndexError) as e:
        return None


def fileparser(fname):
    """ A generator function to return a parsed line on each iteration """
    with open(fname, mode='r') as fin:
        for line in fin:
            res = parse_line(line)
            if res is not None:
                yield res

def create_dataframe(fname):
    p = fileparser(fname)
    # rec is a tuple of 2-tuples that can be used to directly build a python
    # dictionary
    recs = [dict(rec) for rec in p]
    return pandas.DataFrame.from_records(recs)

if __name__ == '__main__':
    data_fname = sys.argv[1]
    df = create_dataframe(data_fname)

    ax = df.plot(x='Time', y='Gain')
    fig = ax.get_figure()
    fig.savefig('df.png')

Вы можете скопировать этот код в текстовый редактор и сохранить его как ltspice.py и запустить его с python3 ltspice.py yourdata.dat из вашего терминала.

Обратите внимание, что, parse_line Функция на самом деле возвращает кортеж из 2-х кортежей в форме ("ключ", значение), где "ключ" представляет имя столбца. Это значение затем используется для построения списка словарей в create_dataframe функция.

дополнительный

Я написал еще один скрипт для проверки поведения:

# test.py
import random
from ltspice import fileparser


def gen_data():
    time = random.randint(0,100)*1e6
    db = random.lognormvariate(2,0.5)
    degree = random.uniform(0,360)
    # this is necessary for comparing parsed values with values generated
    truncate = lambda x: float('{:.15e}'.format(x))
    return (truncate(time),truncate(db),truncate(degree))


def format_data_line(datatpl):
    time, db, degree = datatpl[0], datatpl[1], datatpl[2]
    formatted = "{0:.15e}\t({1:.15e}dB,{2:.15e}°)\n"
    return formatted.format(time, db, degree)


def gen_ignore_line():
    tmpl = "Step Information: L={}n  (Run:{}/{})\n"
    l = random.randint(100,1000)
    r2 = random.randint(1,100)
    r1 = random.randint(0,r2)
    return tmpl.format(l,r1,r2)


def create_test_file(fname, valid_count, invalid_count):
    """ Creates a test file containing data lines mixed with lines to be
    ignored. Returns the data created.
    valid_count: number of the actual data lines
    invalid_count: number of the to-be-ignored lines
    """ 
    header = 'Time Gain Degree'.split()
    data = []
    formatteddatalines = []
    for i in range(valid_count):
        unfmtdata = gen_data()
        data.append(tuple(zip(header, unfmtdata)))
        formatteddatalines.append(format_data_line(unfmtdata))

    invalidlines = []
    for i in range(invalid_count):
        invalidlines.append(gen_ignore_line())

    lines = formatteddatalines + invalidlines
    random.shuffle(lines)
    with open(fname, mode='w') as fout:
        fout.writelines(lines)

    return data

if __name__ == '__main__':
    fname = 'test.data'
    validcnt = 10
    invalidcnt = 2

    validdata = create_test_file(fname, validcnt, invalidcnt)
    parseddata = [data for data in fileparser(fname)]

    # Note: this check ignores duplicates.
    assert(set(validdata) == set(parseddata))

Answer 2

Я написал читатель Python для выходных файлов симуляции LTSpice, который вы можете найти здесь: LTSPy. Здесь также есть несколько примеров файлов о том, как использовать программу чтения: exltspy.zip. Надеюсь, что это полезно. (Я заранее прошу прощения за мои небрежные методы кодирования).