Python - Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

   
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Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

Publicado por Eyleen (4 intervenciones) el 23/01/2014 21:13:47
Buenas tardes, estoy haciendo un programa en python y qt para lo de la interfaz y tengo algunos problemas, no se si me puedan ayudar...

1. Por medio del Qt4 agregar un archivo que puediera esta en un disco externo.

2. Al abrir un archivo .txt, que consta de solo numeros, es una matriz nxn, poder realizar operaciones matematicas, como por ejemplo buscar el max(abs(columna1))), o cosas un poco mas complejas, ya las he realizado por matlab y otros programas, pero en python soy muy nueva...

Agradezco su ayuda!!!
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Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

Publicado por xve (1229 intervenciones) el 24/01/2014 07:28:48
Hola Eyleen, intento comentarte...

1.- En que sistema operativo estas trabajando? si es en windows, no puedes seleccionas las unidades? como haces para abrirlo?
Si nos pudieras mostrar el código para probarlo...

2.- La manera que yo lo aria, seria pasando los valores del archivo a una lista de python, hi desde ahi ya puedes hacer todas las operaciones que desees...
Si nos adjuntas el archivo, intento ayudarte para obtener los valores y gestionarlos.
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Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

Publicado por Eyleen (4 intervenciones) el 24/01/2014 14:23:31
hola, para subir el archivo lo hago por open(file, r) y asi lo leo, pero eso es directamente en codigo, y necesito una forma mas interactiva de hacerlo ya que es un programita para analisis de datos obtenidos por un equipo medico. Por medio de Qt Designer hice un pequeño diseño para subir el archivo, pero no logro saber que codigo utilizar para que permita al usuario insertar el archivo en el codigo por medio de la interface, sin necesidad de que el usuario deba ingresar en el codigo. En Matlab es uigetfile, pero en Python desconozco como hacerlo!

El otro problema es que ese archivo es un .txt y al ingresarlo puedo leer lineas, pero no conozco la forma de acceder a el por dato, es decir, como una matriz, ejemplo: en Matlab se seleccion columnas y o filas por medio de los :, [:,1] y asi para seleccionar toda una fila, y ahi puedo trabajar buscando el maximo, o lo que necesite de esa serie de datos... Como hago eso en Python???

Espero haber sido lo suficiente clara para que me puedan ayudar!
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Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

Publicado por Eyleen (4 intervenciones) el 24/01/2014 18:58:42
Ya consegui la primera respuesta, de como ubicar archivos, ahora me falta es lo de las matrices!
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filename = QtGui.QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Open File', '.')
fname = open(filename)
data = fname.read()
self.textEdit.setText(data)
fname.close()
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Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

Publicado por xve (1229 intervenciones) el 25/01/2014 09:51:36
Gracias por comentarlo Eyleen...

Si nos adjuntas el archivo de texto o nos muestras su contenido intento ayudarte con lo de las matrices... sin saber que contiene el archivo...
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Leer matrices de un .txt en columnas y filas para hacer operaciones matematicas

Publicado por Eyleen (4 intervenciones) el 30/01/2014 22:54:30
El archivo .txt es algo mucho mas largo a lo que les adjunto (lo copio abajo pq no quiso adjuntar), el detalle es que debo omitir las letras y luego trabajar con la matriz que continua, la matriz contiene muchisimos mas datos de los que ven!... AYUDAAA!!!

File Name: Prueb.txt
Channel 1: 'FASC', 62981 values, raw ADC, no filters.
Channel 2: 'GLMAY', 62981 values, raw ADC, no filters.
Channel 3: 'RECANT', 62981 values, raw ADC, no filters.
Channel 4: 'BICFEM', 62981 values, raw ADC, no filters.
Channel 5: 'GONCAD', 3149 values, raw ADC, no filters, extrapolated from 50 to 1000 samples per second.
Channel 6: 'GONROD', 3149 values, raw ADC, no filters, extrapolated from 50 to 1000 samples per second.
Digitals combined (event=16, d=8, c=4, b=2, a=1): 3149 values, , extrapolated from 50 to 1000 samples per second.

-6 3 -11 34 -286 346 31
10 -12 -17 6 -282 343 31
-2 -21 -12 -44 -279 339 31
-11 -9 -5 -79 -275 335 31
-15 -1 11 -97 -272 331 31
-21 -7 16 -92 -268 327 31
-27 -12 1 -86 -264 323 31
-25 -16 -18 -62 -261 319 31
-16 -12 -9 -28 -257 315 31
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