先把文件中指定列，去重提取出来，然后根据指定列去匹配数据，最后完成多条数据的绘图；
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from datetime import datetime
from pylab import mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号
"""
out_los_GDHZ.txt文件内容
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 8, f : 0, rr : 22776258.520521, cdts : 9499.326017, dtrpr : 0.000000, ionxr : 16.994414, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 8, f : 0, rr : 22776258.520521, cdts : 9499.326017, dtrpr : 0.000000, ionxr : 16.994414, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 8, f : 1, rr : 22776258.520521, cdts : 9499.326017, dtrpr : 0.000000, ionxr : 30.475578, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 8, f : 1, rr : 22776258.520521, cdts : 9499.326017, dtrpr : 0.000000, ionxr : 30.475578, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 14, f : 0, rr : 23343648.060891, cdts : 102648.741372, dtrpr : 0.000000, ionxr : 19.831918, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
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2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 14, f : 1, rr : 23343648.060891, cdts : 102648.741372, dtrpr : 0.000000, ionxr : 35.563990, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 14, f : 1, rr : 23343648.060891, cdts : 102648.741372, dtrpr : 0.000000, ionxr : 35.563990, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 30, f : 0, rr : 21635324.825727, cdts : -127128.592610, dtrpr : 0.000000, ionxr : 14.159144, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
2024/03/05 05:50:01 sys: 1,prn: 30, f : 0, rr : 21635324.825727, cdts : -127128.592610, dtrpr : 0.000000, ionxr : 14.159144, dantr : 0.000000, dantrr[findex] : 0.000000, scb : 0.000000,
"""
# 第一步，去重提取出指定列的数据
def get_sys():
# 用于存储去重后的数据
unique_data = set()
with open('out_los_GDHZ_1.txt', 'r') as file:
lines = file.readlines()
# 因数据重复，隔行读取数据
for line in lines[::2]:
# 多个分隔符来分割
temp = re.split("[,| ]+", line)
# 提取指定的多列
selected_columns = [temp[3], temp[5], temp[8]]
# 将选定的列转换为元组，以便用于集合中的去重
selected_columns_tuple = tuple(selected_columns)
# 将元组添加到集合中
unique_data.add(selected_columns_tuple)
# 将集合转换回列表
unique_data_list = list(unique_data)
# print(unique_data_list)
return unique_data_list
# 第二步，根据指定的数据再统计、绘图
def static():
with open('out_los_GDHZ_1.txt', 'r') as file:
lines = file.readlines()
sys = get_sys()
ls = len(sys)
# 使用字典推导式生成对应数量的空列表和0，并为它们重新命名
time_lists = {f'time_list_{i}': [] for i in range(ls)}
ionxr_lists = {f'ionxr_list_{i}': [] for i in range(ls)}
# count_lists = {f'count_list_{i}': 0 for i in range(ls)}
# 因数据重复，隔行读取数据
for line in lines[::2]:
# 多个分隔符来分割
temp = re.split("[,| ]+", line)
for j in range(0, len(sys)):
if (temp[3] == str(sys[j][0])) & (temp[5] == str(sys[j][1])) & (temp[8] == str(sys[j][2])):
datee = temp[0]
timee = temp[1]
ionxr = temp[20]
dt = datee + " " + timee
time_list = datetime.strptime(dt, "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
time_lists['time_list_' + str(j)].append(time_list)
ionxr_lists['ionxr_list_' + str(j)].append(ionxr)
# count_lists['count_list_' + str(j)] += 1
# print(time_lists['time_list_'+str(j)],ionxr_lists['ionxr_list_'+str(j)])
# 绘制线形图
plt.title(u'电离层活跃状况')
for j in range(0, len(sys)):
plt.plot(time_lists['time_list_' + str(j)], ionxr_lists['ionxr_list_' + str(j)])
# print(count_lists['count_list_' + str(j)])
# 设置x轴标签和y轴标签
plt.xlabel(u"日期")
plt.ylabel(u"电离层系数")
# 显示图表
plt.show()
if __name__ == '__main__':
static()
因数据量达到三百多万条，16G内存的笔记本运行时报MemoryError，内存干爆了，消耗了98%，重新截取出二十多万条数据跑出来的结果，有40个线条；
