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ピスディフ 説明
Python用のSDIF PySDIFは、新しい種類のフレームと行列を定義し、メタデータを読み書きするために、任意の種類のSDIFファイルを読み書きすることを可能にするPythonライブラリです.SDIFファイルから読み取られた行列は、numpy配列として公開されています。レベルとハイレベルのインタフェース。SDIFファイルの読み書きのための低レベルのインタフェースは、SDIFライブラリを透過的にミラーして、それを使用した例のファイルとユーティリティを直接翻訳することができます。特に中間オブジェクトを作成していないため、行列のデータでさえも、ディスクから読み取られたCアレイにマッピングされたnumpy配列でさえ、割り当ては行われません。これは非常に高速コードになりますが、データをコピーする必要があります。 1trc形式：import pysifsif_file = pysdif.sdifile（ 'filename.sdif'）sig1trc = pysdif.str2signature（ "1trc"）はsdif_file.eof：sdif_file.read_frame_header（）== sig1trc：print sdif_file.time n範囲（sdif_file.matrices_in_frame）の場合：sdif_file.read_matrix_header（）sdif_file.matrix_numerical_signature == sig1trc：data = sdif_file.get_matrix_data（）＃データはnumpy配列になりますが、データをコピーする必要があります。行列を読んだ後。 ＃1つは新しい行列を読んで、このデータはもはや有効な印刷データではなく、SDIF_FILEのフレームの場合はsdiffilesdif_file = sdifile（ 'filename.sdif'）から：if frame.signature == "1trc"：印刷フレーム内のmatrixの場合、matrix.ignature == "1trc"：印刷されたmatrix.get_data（）反復から生じるフレームと行列は、新しいフレームや行列が書き込まれない限り、有効であることだけが保証されます。 sdiffile：f = sdiffile（ 'new_sdif.sdif'、 'w'）＃これらはオプションです＃metadataf.add_nvt（{'name'： 'my name'、 'date'：time.asctime（time.localtime（time.localtime（time.localtime（time.localtime（ ）））}）新しいフレームとマトリックスの種類を定義します。 new_frame（ '1new'、time_now）frame.add_matrix（ '1abc'、配列（、、...]））フレーム.Write（）＃既存の＃SDiffileからのデータ、変更してBackin_SDIF = SDIFFILE（ "EXIS）を書き込むTING-FILE.SDIF」）OUT_SDIF = SDIFFILE（ "outfile.sdif"、 "w"）out_sdif.clone_definitions（IN_SDIF）IN_SDIFのIN_FRAMEの場合：in_frame.signature == "1new"：new_frame = out_sdif.new_frame（ "1new "、IN_FRAME.TIME）IN_DATA = IN_FRAME.GET_MATRIX_DATA（）＃2番目の列を0.5 IN_DATA（1、1] * = 0.5 NEW_FRAME.ADD_MATRIX（ '1ABC'、IN_DATA）new_frame.write （） 要件： ・Python
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