通过目录中的15 HDF5运行以计算功能，但再次获得同一表的重申

Question

我目前已经编写了一个代码来运行目录中的所有 hdf5 文件，从文件中打印出表格，为每个表格绘制一个图形，然后吐出每个表格的曲线下面积。这是代码。

import os
directory = '/Users/xx'

for filename in os.listdir(directory):
    if filename.endswith(".hdf5"):
        xdata = file.get('data')
        xdata= np.array(xdata)
        xdata_df = pd.DataFrame(xdata)
        table1 = pd.DataFrame(xdata_df).reset_index() 
        print(table1)
        x = table1["index"]
        y = table1[0]        
        plt.figure(figsize=(10, 10))
        plt.rcParams.update({'font.size': 20})
        figure1 = plt.plot(x, y)
        

        # Compute the area using the composite trapezoidal rule.
        area = trapz(y, dx=100000)
        print("trapz area =", area)

        # Compute the area using the composite Simpson's rule.
        area = simps(y, dx=100000)
        print("simpsons area =", area)
        continue
    else:
            continue

然而，我的代码似乎运行通过目录（15 个文件），但吐出完全相同的表格 15 次，图形和曲线下的面积。有谁知道为什么会发生这种情况？

Answer 1

简短答案，要获得y值，您应该使用y = table1 [1]，而不是y = table1 [0]。您将值读取为x = table1 [“ index”] - 应该使用x = table1 [0]。另外，当您调用trpz（）和simps（）时，您是否意识到您不使用X。您正在创建2个dataframes：xdata_df和table1，并且仅使用table1 - 为什么？如果您只需要X/Y数据，则可以直接从数据集中读取值（不需要数据框架）。

注意：上面的代码缺少h5py.file（）打开H5文件。

Finally, you can simplify and cleanup your code as follows:

for filename in glob.iglob(f'{directory}/*.hdf5'):
    with h5py.File(filename,'r') as file:
        xdata = file['data'][()]
        x = xdata[:,0] # or x = file['data'][:,0]
        y = xdata[:,1] # or y = file['data'][:,1]       

        # Compute the area using the composite trapezoidal rule.
        area = trapz(y, dx=100000)
        print("trapz area =", area)

        # Compute the area using the composite Simpson's rule.
        area = simps(y, dx=100000)
        print("simpsons area =", area)

Or, if you prefer to use dataframes:

for filename in glob.iglob(f'{directory}/*.hdf5'):
    with h5py.File(filename,'r') as file:
        xdata = file['data'][()]
        xdata_df = pd.DataFrame(xdata)
        table1 = pd.DataFrame(xdata_df).reset_index() 
        x = table1[0]
        y = table1[1]  

        # Compute the area using the composite trapezoidal rule.
        area = trapz(y, dx=100000)
        print("trapz area =", area)

        # Compute the area using the composite Simpson's rule.
        area = simps(y, dx=100000)
        print("simpsons area =", area)