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Python读取txt文件画Loss曲线图---txt文件与xls文件转换

baijin 2024-10-24 08:44:33 博客文章 8 ℃ 0 评论

任务1- 读取.txt文件画折线图(曲线图)

任务2- 将.txt文件转换成.xls(excel)文件

任务3- 将.xls(excel)文件转换成.txt文件

任务4- 读取.txt文件画折线图(曲线图)

最近在做目标检测的任务,但是由于自己训练的损失函数不是自己想要的,但是自己的程序在训练的时候每个 E p o c h Epoch E p o c h 都会生成一个模型的损失数值,所以想根据这些数值自己画图。

任务1:根据 t x t txt t x t 文件内的数值,生成损失曲线。

t x t txt t x t 文件内的数据样例如下图所示:

因为我的模型训练了150次,所以这样的数据有150个, 且只有一列 。直接在代码里详细叙述:

#导入必须的包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#-----------  打开txt文件   ----------
file = open('YOLOV4.txt')
#-----------  逐行读取文件内的数据  ------------
data = file.readlines()
#-----------  根据自己的需要查看data的内容  ---------
#print(data)
'''
txt文件的数值为y轴的数据
所以x要根据y的个数有序生成
'''
#------ x轴数据有序生成150个(根据自己的横坐标范围自己修改范围)  ----
x = np.arange(0,150)
#----------  新建一个空的列表,用于存储上一步逐行读取的data  ------------
y = []
#---------- 用循环的方式添加进列表  -----------
for num in data:
	#------split用于将每一行数据用逗号分割成多个对象-----
    #------取分割后的第0列,转换成float格式后添加到列表中-------
    y.append(float(num.split(',')[0]))
#---------------    输出图    ----------------------
#---------   可以理解为在图上加载x和y的数据   label为关于x和y曲线的标签------------
pic = plt.plot(x,y,label='Yolov4')
#---------   x轴的小标题   -------------
plt.xlabel('Epoch')
#---------   y轴的小标题   -------------
plt.ylabel('Loss')
#---------   整个图的标题  ----------
plt.title('yolov4-loss')
plt.legend()
plt.show()

代码关于画图的每个细节写的很详细,下面生成的折线图。

任务2- 将.txt文件转换成.xls(excel)文件

需要的同学直接复制代码,代码中注释了你需要修改的地方。

import xlwt
def txt_xls(filename, xlsname):
    try:
        f = open(filename, 'r', encoding='utf-8')
        xls = xlwt.Workbook()
        sheet = xls.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True)
        x = 0
        while True:
            # 按行循环,读取文本文件
            line = f.readline()
            if not line:
                break
            for i in range(len(line.split('\t'))):
                item = line.split('\t')[i]
                sheet.write(x, i, item)
            x += 1
        f.close()
        # 保存xls文件
        xls.save(xlsname)  
    except:
        raise
'''
下面的地址中就是自己根据自己的需要修改的地方
为什么看上去没有路径呢?因为我是把txt文件和运行的此程序放在了同一个文件夹中
所以生成的.xls文件也在同级文件下,也就是他们在同一个文件夹中
如果你没放在一起,建议使用E://Path//...
'''
if __name__ == "__main__":
    #----------   需要转化的.txt文件   -----------
    filename = "YOLOV4.txt"  
    #----------   转换后的.xls文件名   -----------
    xlsname = "YOLOV4.xls"  # 保存及命名
    txt_xls(filename, xlsname)

任务3- 将.xls(excel)文件转换成.txt文件

将 . x l s .xls . x l s 文件转换成 . t x t .txt . t x t 文件。

python
import pandas as pd
#----------   如果你的.xls文件开了多个窗口文件(sheet1,sheet2,sheet3....)使用下面的代码    -----------
#df = pd.read_excel('YOLOV4.xls', sheet_name='Sheet1',header=None)
#----------   如果你的.xls文件没有开多个窗口(没有sheet1,sheet2,sheet3....)试用下面的代码
data = pd.read_excel('YOLOV4.xls', sheet_name='Sheet1',header=None)
print('正在读取将.xls文件内容')
#----------  写入txt文件,seq表示逗号分隔  --------------
data.to_csv('YOLOV4.txt', header=None, sep=',', index=False)
print('.xls文件转换成.txt文件成功')

任务4- 读取.txt文件画折线图(曲线图)

该任务算是任务一的进阶版,通过文件数据的转换,我的 . t x t .txt . t x t 文件的内容不再是一列,而是两列,第一列为序号,第二列为数值,基于此种情况,读取 . t x t .txt . t x t 文件,将其以折线图(曲线图)表示出来。

下图是我现在 . t x t .txt . t x t 数据的图例。

可以发现和任务一数据唯一不同就是多了一列的序列号,下面的是基于任务一改进的,就是改了几行,修改后的内容以注释的形式保存。话不多说直接代码中详细介绍:

#导入必须的包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#-----------  打开txt文件   ----------
file = open('file2.txt')
#-----------  逐行读取文件内的数据  ------------
data = file.readlines()
#-----------  根据自己的需要查看data的内容  ---------
#print(data)
'''
txt文件的数值为y轴的数据
所以x要根据y的个数有序生成
'''
#------ x轴数据有序生成150个(根据自己的横坐标范围自己修改范围)  ----
#x = np.arange(0,150)
#----------  新建一个空的列表,用于存储上一步逐行读取的data  ------------
x = []
y = []
#---------- 用循环的方式添加进列表  -----------
for num in data:
	#------split用于将每一行数据用逗号分割成多个对象-----
	#------x读取data数据的第一列(也就是序列号)
    x.append(float(num.split(',')[0]))
    #------取分割后的第0列,转换成float格式后添加到列表中-------
    #------y读取data数据的第二列(也就是数值)
    y.append(float(num.split(',')[1]))
#---------------    输出图    ----------------------
#---------   可以理解为在图上加载x和y的数据   label为关于x和y曲线的标签------------
pic = plt.plot(x,y,label='Yolov4')
#---------   x轴的小标题   -------------
plt.xlabel('Epoch')
#---------   y轴的小标题   -------------
plt.ylabel('Loss')
#---------   整个图的标题  ----------
plt.title('yolov4-loss')
plt.legend()
plt.show()

下面是得到的折线图(曲线图),和任务一得到的一模一样。

总结:

  • 如果你的数据是 . t x t .txt . t x t 文件,数据只有一列,那么任务一就可以解决你的问题
  • 如果你有 . x l s .xls . x l s 格式的文件,你可以通过任务三将其转换成 . t x t .txt . t x t 文件,然后通过任务一或者四解决你的问题
  • 如果你将 . t x t .txt . t x t 文件转换成 . x l s .xls . x l s 文件,任务二可以解决你的问题

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