ソート結果が正しくない
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前提・実現したいこと
csvファイルdata1.csvおよびそれと同じフォーマットのcsvファイルdata2.csv, csvファイルdata3.csvのそれぞれに対して,温度(1列目),抵抗率(2列目),電気抵抗(7列目),電気抵抗の測定誤差(8列目)を抜き出し,抵抗値の小さな行から大きな行の順にデータ行をsortし,ファイルに出力するscriptを作成する.ただし,抵抗値が負のデータに関しては,先頭に"##"を付けて出力する.
プログラムを作成し実行したところ以下のような出力ファイルができました。
抵抗値（3列目)を確認していただけると分かるかと思いますが
例)4行目 1.7095e-03
5行目 1.8408e-03
6行目 1.7739e-03
のように正しくソートした順にデータが並んでいません。何故なのでしょうか。
回答よろしくお願い致します。
出力ファイル(output.txt)
78.27 2.2433e-07 1.3128e-03 4.6242e-07
78.44 2.2475e-07 1.3152e-03 5.2116e-07
86.45 2.8084e-07 1.6435e-03 4.2089e-07
87.55 2.9212e-07 1.7095e-03 4.4284e-07
90.82 3.1456e-07 1.8408e-03 2.2147e-07
89.14 3.0312e-07 1.7739e-03 1.2772e-06
90.50 3.1425e-07 1.8390e-03 2.6109e-06
90.92 3.1701e-07 1.8552e-03 4.3949e-07
89.72 3.1371e-07 1.8358e-03 1.5013e-06
91.88 3.1787e-07 1.8602e-03 1.2286e-05
92.31 3.2427e-07 1.8976e-03 1.7993e-07
92.94 3.2919e-07 1.9264e-03 2.8432e-06
93.46 3.3335e-07 1.9508e-03 4.0930e-07
94.26 3.3884e-07 1.9829e-03 3.8164e-07
94.50 3.3998e-07 1.9896e-03 2.9308e-07
94.68 3.4130e-07 1.9973e-03 1.8772e-06
95.85 3.5021e-07 2.0495e-03 4.1406e-06
97.43 3.6255e-07 2.1216e-03 2.1107e-07
97.73 3.6476e-07 2.1346e-03 5.0817e-07
98.56 3.6910e-07 2.1600e-03 4.3085e-07
102.25 3.9683e-07 2.3222e-03 1.7037e-07
105.50 4.2004e-07 2.4581e-03 2.6166e-07
110.53 4.5810e-07 2.6808e-03 2.3523e-07
115.53 4.9537e-07 2.8989e-03 5.5369e-07
120.38 5.1760e-07 3.0290e-03 5.5000e-06
125.50 5.7097e-07 3.3413e-03 3.1731e-07
129.53 6.0008e-07 3.5117e-03 1.7189e-06
135.40 6.4383e-07 3.7677e-03 4.4367e-07
140.26 6.7973e-07 3.9778e-03 7.9899e-07
148.37 7.3960e-07 4.3281e-03 6.5347e-07
156.15 7.9678e-07 4.6628e-03 2.2521e-06
164.15 8.5599e-07 5.0093e-03 5.3531e-07
172.26 9.1971e-07 5.3821e-03 4.3543e-06
180.39 9.7510e-07 5.7063e-03 6.9338e-07
186.24 1.0210e-06 5.9751e-03 2.3953e-07
196.17 1.0890e-06 6.3726e-03 5.5510e-07
204.14 1.1467e-06 6.7105e-03 5.2527e-07
211.83 1.2025e-06 7.0369e-03 7.4563e-07
220.06 1.2620e-06 7.3851e-03 1.2198e-06
228.02 1.3188e-06 7.7177e-03 8.5385e-07
236.13 1.3769e-06 8.0577e-03 6.1389e-07
243.94 1.4329e-06 8.3856e-03 8.7021e-07
251.97 1.4900e-06 8.7194e-03 9.4080e-07
259.53 1.5437e-06 9.0340e-03 8.0184e-07
267.57 1.6022e-06 9.3761e-03 6.1068e-07
276.04 1.6609e-06 9.7194e-03 1.6502e-06
283.99 1.7105e-06 1.0010e-02 2.9944e-06
78.40 8.0298e+02 1.1101e+04 5.2611e+03
78.32 8.0423e+02 1.1119e+04 3.3048e+03
86.17 4.0653e+02 5.6205e+03 6.9381e+04
87.07 3.3478e+02 4.6284e+03 8.4885e+03
91.03 2.2032e+02 3.0460e+03 5.2593e+02
89.59 2.2537e+02 3.1157e+03 7.0777e+03
89.69 2.7721e+02 3.8325e+03 3.4595e+04
91.08 2.1688e+02 2.9984e+03 2.7848e+03
90.98 2.1850e+02 3.0208e+03 6.7896e+03
91.40 2.2405e+02 3.0976e+03 1.2353e+04
92.22 1.9501e+02 2.6960e+03 8.1609e+02
92.60 1.8899e+02 2.6129e+03 6.1681e+02
93.28 1.7818e+02 2.4634e+03 9.1906e+02
94.12 1.6423e+02 2.2705e+03 1.4600e+03
94.51 1.5786e+02 2.1824e+03 1.9232e+02
94.62 1.5827e+02 2.1881e+03 1.3885e+03
95.15 1.6288e+02 2.2518e+03 4.4722e+03
97.38 1.2021e+02 1.6619e+03 2.9885e+02
97.56 1.1735e+02 1.6224e+03 3.4813e+02
98.19 1.1290e+02 1.5609e+03 3.4693e+02
101.69 8.4240e+01 1.1646e+03 7.0860e+02
104.74 6.5790e+01 9.0957e+02 3.4159e+02
109.73 4.4407e+01 6.1393e+02 1.3804e+02
114.72 3.0567e+01 4.2260e+02 7.1866e+01
119.36 2.2609e+01 3.1258e+02 1.6750e+01
124.82 1.5915e+01 2.2003e+02 1.8502e+01
128.85 1.2502e+01 1.7284e+02 1.9601e+00
134.51 9.2892e+00 1.2843e+02 4.0851e+00
139.25 7.3474e+00 1.0158e+02 2.3224e+00
147.15 5.1473e+00 7.1163e+01 1.5967e+00
154.81 3.7623e+00 5.2014e+01 6.1972e-01
162.97 2.8227e+00 3.9025e+01 3.4953e-01
170.84 2.2345e+00 3.0893e+01 2.7743e-01
178.99 1.7775e+00 2.4574e+01 1.4374e-01
186.39 1.4553e+00 2.0120e+01 2.8502e-02
194.50 1.2288e+00 1.6989e+01 6.6270e-02
202.49 1.0554e+00 1.4591e+01 4.9629e-02
209.95 9.3090e-01 1.2870e+01 3.2439e-02
218.07 8.2413e-01 1.1394e+01 3.0753e-02
226.23 7.3532e-01 1.0166e+01 1.9626e-02
234.30 6.6771e-01 9.2313e+00 1.4565e-02
241.97 6.1463e-01 8.4975e+00 1.1253e-02
250.09 5.7068e-01 7.8898e+00 8.6991e-03
257.84 5.3634e-01 7.4151e+00 6.5465e-03
266.00 5.0495e-01 6.9812e+00 4.6907e-03
274.34 4.7864e-01 6.6173e+00 2.8061e-03
282.51 4.5803e-01 6.3324e+00 3.7458e-03
78.35 8.4988e-07 5.2003e-06 1.4030e-06
## 78.31 -4.7321e-06 -2.8955e-05 4.0052e-06
## 86.32 -2.4543e-06 -1.5018e-05 8.5440e-06
87.32 8.7469e-06 5.3521e-05 1.8728e-06
90.91 1.1971e-05 7.3249e-05 9.3120e-07
89.32 1.2290e-05 7.5200e-05 3.6934e-06
90.03 1.5006e-05 9.1817e-05 1.2646e-06
## 91.04 -9.4812e-06 -5.8014e-05 2.1003e-05
89.76 1.2979e-05 7.9414e-05 4.4758e-06
91.65 2.0989e-05 1.2843e-04 1.3700e-05
92.33 4.9946e-05 3.0561e-04 8.5386e-07
92.75 6.8950e-05 4.2190e-04 3.8610e-06
93.37 2.2276e-04 1.3630e-03 5.0790e-07
94.18 2.3378e-04 1.4305e-03 1.5380e-06
94.48 2.3744e-04 1.4529e-03 1.9513e-06
94.62 2.0868e-04 1.2769e-03 9.9065e-06
95.29 2.4723e-04 1.5128e-03 1.8584e-05
97.45 2.5083e-04 1.5348e-03 1.6598e-06
97.68 2.4950e-04 1.5267e-03 6.2054e-07
98.39 2.4606e-04 1.5056e-03 3.2587e-06
102.00 2.6751e-04 1.6369e-03 1.4422e-06
105.14 2.8102e-04 1.7195e-03 7.7957e-06
110.10 3.0117e-04 1.8428e-03 1.1915e-05
115.11 3.2225e-04 1.9718e-03 3.2484e-06
119.75 3.4881e-04 2.1343e-03 2.0617e-05
125.15 3.6479e-04 2.2321e-03 9.3778e-07
129.15 3.7386e-04 2.2876e-03 1.8753e-06
134.92 4.0593e-04 2.4838e-03 1.2696e-06
139.75 4.1951e-04 2.5669e-03 6.2759e-07
147.75 4.5178e-04 2.7644e-03 4.1930e-06
155.42 4.7606e-04 2.9129e-03 2.7603e-06
163.50 5.0517e-04 3.0911e-03 7.3491e-07
171.65 5.3828e-04 3.2937e-03 3.7993e-06
179.76 5.6113e-04 3.4335e-03 1.1255e-06
186.30 5.8351e-04 3.5704e-03 3.9036e-07
195.32 6.0834e-04 3.7224e-03 1.0203e-06
203.31 6.2953e-04 3.8520e-03 1.7085e-06
210.85 6.4588e-04 3.9521e-03 2.1140e-06
219.08 6.7698e-04 4.1423e-03 2.8030e-06
227.12 6.9838e-04 4.2733e-03 8.8692e-06
235.21 7.1719e-04 4.3884e-03 7.9470e-07
242.90 7.3836e-04 4.5180e-03 1.2676e-06
251.10 7.5852e-04 4.6413e-03 1.1781e-06
258.69 7.7807e-04 4.7609e-03 7.3464e-07
266.71 7.9811e-04 4.8835e-03 1.3722e-06
275.15 8.3132e-04 5.0867e-03 1.3586e-05
283.23 8.7133e-04 5.3316e-03 1.2972e-05該当のソースコード
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re ## 正規表現用モジュール re のimport
output="output.txt"
FDO=open(output,'w')
## 300行9列の2次元配列の初期化
ni = 300 ## データ行数の上限
nj = 9 ## 各行のデータ数
array = [[0 for j in range(nj)] for i in range(ni)]
nd = 0;## データ行数のカウンタ
for j in range(0,3):
if(j==0):
input = "data1.csv" ## 入力ファイル名
if(j==1):
input ="data2.csv"
if(j==2):
input="data3.csv"
### CSV データの2次元配列への格納
FDI = open( input,'r') ## 読み込みモードでファイルopen
for line in FDI:
if ( re.search(r'^#', line ) ): ## 行頭が # の場合
continue ## 次の行の処理へ
## 各行の改行を除去
line = line.rstrip('\n')
line = line.rstrip('\r')
## 各行をコンマで分割し,リストtmpへ代入
tmp = line.split(",")
for j in range(nj): ## float型に変換し、代入
array[nd][j] = float(tmp[j])
nd += 1
FDI.close() ## ファイルを閉じる
### 出力
for i in range(0,nd):
for j in range(1,nd):
if(array[i][6]>array[j][6]):
tmp=[[0 for j in range(nj)]for i in range(1)]
tmp[0]=array[i]
array[i]=array[j]
array[j]=tmp[0]
for i in range(nd):
T = array[i][0] ## 絶対温度
rho = array[i][1] ## 抵抗率
R = array[i][6] ## 電気抵抗
err = array[i][7] ## 電気抵抗の測定誤差
if ( R < 0 ):
print>>FDO,"##",
print>>FDO,"%7.2f %11.4e %11.4e %11.4e" % (T, rho, R, err)
FDO.close()csvファイル（data1.csv）
csvファイル（data2.csv）
csvファイル（data3.csv）
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checkベストアンサー
+5
単純にソートのアルゴリズムが間違っております。
総当たりのソートの場合 i < j を成り立たせる必要があるので
### 出力
for i in range(0,nd):
for j in range(1,nd):
if(array[i][6]>array[j][6]):
tmp=[[0 for j in range(nj)]for i in range(1)]
tmp[0]=array[i]
array[i]=array[j]
array[j]=tmp[0]の部分は
### 出力
for i in range(0,nd-1): # 0 ～ (N-1) に修正
for j in range(i,nd): # I ～ (N) に修正
if(array[i][6]>array[j][6]):
tmp=[[0 for j in range(nj)]for i in range(1)]
tmp[0]=array[i]
array[i]=array[j]
array[j]=tmp[0]
となります。
ちなみに
tmp=[[0 for j in range(nj)]for i in range(1)]
tmp[0]=array[i]
array[i]=array[j]
array[j]=tmp[0]
の部分は
tmp=array[i]
array[i]=array[j]
array[j]=tmp
と書け、さらにPythonでは
array[i],array[j] = array[j],array[i]
と書くことができます。
さらにいうと、ソートアルゴリズム自体、Pythonに組み込みメソッドとしてありますので、
array.sort(key=lambda x: x[6])
の一行で済みます。
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+1
プログラミングの演習ではなく、研究・実験にプログラミングを使うという想定でコメントします。
今回のようなデータ解析には、ぜひ Numpy などのライブラリを活用してください。簡単・便利で、かつ非常に強力な機能を持っています。Numpy を使うとこんなに簡単に書くことができます。
from __future__ import print_function
import numpy as np
# CSVの列名・フォーマットを指定
dtype = [
('temp', float),
('rho', float),
('I_anode', float),
('I_cathode', float),
('V_anode', float),
('V_cathode', float),
('R', float),
('errR', float),
('Rprobe', float),
]
data1 = np.loadtxt('data1.csv', comments='##', delimiter=',', dtype=dtype) # CSV読み込み
data2 = np.loadtxt('data2.csv', comments='##', delimiter=',', dtype=dtype) # CSV読み込み
data3 = np.loadtxt('data3.csv', comments='##', delimiter=',', dtype=dtype) # CSV読み込み
data = np.r_[data1, data2, data3] # 3つのデータを連結
data.sort(order='R') # 抵抗値でソート
output = "output.txt"
FDO = open(output, 'w')
for d in data:
print(
"%s%7.2f %11.4e %11.4e %11.4e" %
('##' if d['R'] < 0 else '', d['temp'], d['rho'], d['R'], d['errR']),
file=FDO)
FDO.close()ご参考まで。
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2017/04/23 01:38
python自体にソートアルゴリズムがあることも初めて知りました。
丁寧な解説大変ありがとうございました。お陰様で助かりました。