python读取xls文件的库函数（Python读取txt文件画Loss曲线图---txt文件与xls文件转换）

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。

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)

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')

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