使用来自2个数据集的数据绘制多个图表

我有一个名为'data.rei'的数据集，另一个名为'gages.txt'。 'data.rei'包含数据，'gages.txt'包含我想要链接数据的位置ID信息和日期/时间。我想绘制这些图，每个位置1个图形包括x轴上的日期和y轴上的测量值和建模值。使用来自2个数据集的数据绘制多个图表

data.rei格式如下：

MODEL OUTPUTS AT END OF OPTIMISATION ITERATION NO. 0:- 

Note that weights have been adjusted in accordance with regularisation target objective function. 

Name     Group   Measured   Modelled   Residual   Weight 
pdwl1    pdwls   2083.620   2089.673  -6.052805  9.4067000E-04 
pdwl2    pdwls   2186.748   2199.771  -13.02284  8.9630800E-04 
pdwl3    pdwls   2150.983   2160.259  -9.275730  9.1121100E-04 
pdwl4    pdwls   2133.283   2142.970  -9.686504  9.1877100E-04 
pdwl5    pdwls   2241.741   1769.331   472.4097  8.0E-04 
pst_1    devwls   2191.200   2094.658   96.54200   1.000000  
pst_2    devwls   2194.160   2094.070   100.0900   1.000000  
pst_3    devwls   2190.790   2093.375   97.41500   1.000000  
pst_4    devwls   2191.700   2092.671   99.02900   1.000000  
pst_5    devwls   2188.260   2092.739   95.52100   1.000000 
devfl1    devflux  1.2788475E+07 1.2199410E+07  589064.6  1.4030900E-06 
devfl2    devflux  1.2208086E+07 1.2044727E+07  163359.4  1.4030900E-06 
devfl3    devflux  1.3559062E+07 1.1423958E+07  2135104.  1.4030900E-06 
devfl4    devflux  1.2419465E+07 1.1141419E+07  1278046.  1.4030900E-06 
devfl5    devflux  1.2070242E+07 1.0925833E+07  1144409.  1.4030900E-06

gages.txt如下：

gage date pestID Measurement(cfd) weight group 
06459175 10/1/1993 devfl1 12788474.59 1.40309E-06 devflux 
06459175 11/1/1993 devfl2 12208086.39 1.40309E-06 devflux 
06459175 12/1/1993 devfl3 13559062.49 1.40309E-06 devflux 
06459175 1/1/1994 devfl4 12419465.45 1.40309E-06 devflux 
06459175 2/1/1994 devfl5 12070242.32 1.40309E-06 devflux 
06459200 5/1/1968 devfl272 17295163.25 1.20897E-06 devflux 
06459200 6/1/1968 devfl273 17266053.57 1.20897E-06 devflux 
06459200 7/1/1968 devfl274 16519279.99 1.20897E-06 devflux 
06459200 8/1/1968 devfl275 15647156.65 1.20897E-06 devflux 
06459200 9/1/1968 devfl276 17767727.81 1.20897E-06 devflux

这是到目前为止我的脚本：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

data = np.genfromtxt('elm3_1-4 - Copy.rei', dtype=None, names=True, skip_header=6) 
gages = np.genfromtxt('elmph3_dev_gages_28may2013.txt', dtype=None, names=True) 

font = {'size' : 10,} 

#-----Dev BFs__________________________________ 
#plt.rc('axes', color_cycle=['r']) 
for gages['gage'] in gages: 
    if gages['pestID'] == data['Name']: 
     plt.scatter(gages['date'], data['Measured'],gages['date'], data['Modelled']) 
     plt.legend('Measured','Modelled') 
     #plt.plot([0,4000],[0,4000]) 
     plt.xlabel('Measured (ft)', fontdict=font) 
     plt.ylabel('Modelled (ft)', fontdict=font) 
     plt.title.gages(['gage'], fontdict=font) 
     #plt.xlim(1000,4000) 
     #plt.ylim(-2000,4000) 
     plt.show()

然而，我得到错误信息：

%run "C:/From_LT017_old D drive/Projects/ELM/FY14/python/elm3_1-4 devFlux plot from rei.py" 
--------------------------------------------------------------------------- 
OverflowError        Traceback (most recent call last) 
C:\Program Files\Enthought\Canopy\App\appdata\canopy-1.1.0.1371.win-x86_64\lib\site-packages\IPython\utils\py3compat.pyc in execfile(fname, glob, loc) 
    174    else: 
    175     filename = fname 
--> 176    exec compile(scripttext, filename, 'exec') in glob, loc 
    177  else: 
    178   def execfile(fname, *where): 

C:\From_LT017_old D drive\Projects\ELM\FY14\python\elm3_1-4 devFlux plot from rei.py in <module>() 
     5 
     6 data = np.genfromtxt('elm3_1-4 - Copy.rei', dtype=None, names=True, skip_header=6) 
----> 7 gages = np.genfromtxt('elmph3_dev_gages_28may2013.txt', dtype=None, names=True) 
     8 
     9 font = {'size' : 10,} 

C:\Users\jtraylor\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.pyc in genfromtxt(fname, dtype, comments, delimiter, skiprows, skip_header, skip_footer, converters, missing, missing_values, filling_values, usecols, names, excludelist, deletechars, replace_space, autostrip, case_sensitive, defaultfmt, unpack, usemask, loose, invalid_raise) 
    1689    ddtype = zip(names, column_types) 
    1690    mdtype = zip(names, [np.bool] * len(column_types)) 
-> 1691   output = np.array(data, dtype=ddtype) 
    1692   if usemask: 
    1693    outputmask = np.array(masks, dtype=mdtype) 

OverflowError: Python int too large to convert to C long

来源

2013-12-12 jpspeeddemon

你有一些庞大的数字在'gages'文件？你分享的部分适合我。 – askewchan

顺便说一下，一旦你得到'量具'加载，你会发现你的循环中有错误。你真的不应该把它做成一个循环，然后用'用于量具['gage']的量具去除这条线：' – askewchan

我相信最大的数字大约是1e8。 'OverflowError：Python int太大而不能转换为C long'是否意味着txt文件中的数字比长整型默认值长？如果是这样，可以做些什么？此外，真正的gages.txt有大约100个不同的计数器号码，我想为每个计数器号码分别绘制一个图表。这就是为什么我有for循环，但如果我取出for循环会发生这种情况？ – jpspeeddemon

这似乎工作

gages = np.genfromtxt('gages.txt', dtype=None, names=True, delimiter=('\t'))

来源

2013-12-13 19:31:34 jpspeeddemon

使用来自2个数据集的数据绘制多个图表

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