如何从Arduino温度文本生成精简Python列表用于温度曲线绘制？

问题 #

我正在研究城市与森林的温度差异，用6个Arduino温度传感器采集了12小时的每秒一条温度数据。已经写了两个Python程序：一个负责把Arduino的数据写入文本文件，另一个把文本文件转换成对应每个传感器的Python列表。但每个列表大概有23337个值，数据量太大，想在转换的时候跳过部分值来精简列表，用于绘制温度随时间变化的曲线，不知道该怎么实现。

文本文件格式示例 #

Sensor 1 : 14.56 Sensor 2 : 14.13 Sensor 3 : 14.19 Sensor 4 : 14.13 Sensor 5 : 12.56 Sensor 6 : 14.31 


Sensor 1 : 14.63 Sensor 2 : 14.19 Sensor 3 : 14.19 Sensor 4 : 14.13 Sensor 5 : 12.56 Sensor 6 : 14.31 


Sensor 1 : 14.63 Sensor 2 : 14.19 Sensor 3 : 14.19 Sensor 4 : 14.19 Sensor 5 : 12.63 Sensor 6 : 14.31 


Sensor 1 : 14.56 Sensor 2 : 14.19 Sensor 3 : 14.19 Sensor 4 : 14.13 Sensor 5 : 12.56 Sensor 6 : 14.31 


Sensor 1 : 14.63 Sensor 2 : 14.13 Sensor 3 : 14.13 Sensor 4 : 14.13 Sensor 5 : 12.56 Sensor 6 : 14.31

现有Python代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import serial
import os

X=[]
for i in range(23337):
    X.append(float(i))
        
with open("temperaturevilleforet120523.txt","r") as f:
    A=[]
    B=[]
    C=[]
    D=[]
    E=[]
    F=[]
    for i in range(23337):
        L=f.readline().split(' ')
        print(L)
        A.append(float(L[3]))
        B.append(float(L[7]))
        C.append(float(L[11]))
        D.append(float(L[15]))
        E.append(float(L[19]))
        F.append(float(L[23]))
        f.readline()
        f.readline()
        #want to skip about 300 lines of values

plt.title("évolution de la température en fonction du temps")
plt.xlabel("Temps (s)")
plt.ylabel("Température (°C)")
plt.plot(X,A,label="Capteur ville 3 (°C)")
plt.plot(X,B,label="Capteur forêt 1 (°C)")
plt.plot(X,C,label="Capteur forêt 3 (°C)")
plt.plot(X,D,label="Capteur forêt 2 (°C)")
plt.plot(X,E,label="Capteur ville 2 (°C)")
plt.plot(X,F,label="Capteur ville 1 (°C)")
plt.legend()
plt.show()

解决方案 #

方法1：固定间隔采样（每N条取1条） #

比如你想每300条数据保留1条，可通过判断循环索引实现，同时同步生成对应时间戳，避免数据长度不匹配问题。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置采样间隔：每300条数据取1条
sample_interval = 300

X = []
A = []
B = []
C = []
D = []
E = []
F = []

with open("temperaturevilleforet120523.txt","r") as f:
    data_index = 0
    while True:
        # 读取数据行，文件读完则退出循环
        data_line = f.readline()
        if not data_line:
            break
        
        data_index += 1
        # 只保留符合间隔条件的数据
        if data_index % sample_interval == 1:
            # 拆分字符串并过滤空元素，避免多余空格导致索引错误
            L = [item for item in data_line.strip().split(' ') if item]
            A.append(float(L[3]))
            B.append(float(L[7]))
            C.append(float(L[11]))
            D.append(float(L[15]))
            E.append(float(L[19]))
            F.append(float(L[23]))
            # 同步生成对应时间（每秒一条，时间为(data_index-1)秒）
            X.append(float(data_index - 1))
        
        # 跳过数据行后的两个空行
        f.readline()
        f.readline()

plt.title("温度随时间变化曲线")
plt.xlabel("时间 (秒)")
plt.ylabel("温度 (°C)")
plt.plot(X,A,label="城市传感器3 (°C)")
plt.plot(X,B,label="森林传感器1 (°C)")
plt.plot(X,C,label="森林传感器3 (°C)")
plt.plot(X,D,label="森林传感器2 (°C)")
plt.plot(X,E,label="城市传感器2 (°C)")
plt.plot(X,F,label="城市传感器1 (°C)")
plt.legend()
plt.show()

方法2：按时间间隔采样（如每5分钟取1条） #

因为数据是每秒一条，5分钟等于300秒，直接把sample_interval设为300即可，这样得到的点对应每5分钟一个数据，既精简了数据量，又能完整保留温度变化趋势。

额外优化说明 #

• 替换原固定行数循环为while True读取到文件结尾，避免文件行数变化导致的错误
• 拆分字符串后过滤空元素，解决多余空格或换行带来的索引异常
• 同步生成时间戳，确保时间轴与温度数据长度完全匹配

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mienko