numpy读dat文件
# def read_nodes_from_dat(file_path): # nodes={} # with open(file_path, 'r') as file: # for line in file: # # 假设每行的数据都是以空格分隔的 # data = line.split() # # 将数据解析为单元号、材料号、单元类型和节点号 # node_num = int(data[0]) # node_xyz=list(map(float, data[1:4])) # # 存储到字典中 # nodes[node_num]=node_xyz # return nodes
# def read_elements_from_dat(file_path): # elements = {} # with open(file_path, 'r') as file: # lines=file.readlines() # for line in lines: # data = list(map(int,line.split())) # element_num = data[0] # material_type = data[1] # element_type = data[2] # if element_type==3: # node_nums = data[3:3+element_type] # if element_type==4: # node_nums = data[3:3+element_type] # elements[element_num] = [node_nums, [material_type, element_type]] # return elements
gElems.dat
1 1 3 13 11 7 0 2 1 3 13 21 11 0 3 1 3 14 21 13 0 4 1 3 14 25 21 0 5 1 3 15 25 14 0 6 1 3 15 29 25 0 7 1 3 16 29 15 0 8 1 3 16 33 29 0 9 1 3 12 33 16 0 10 1 3 12 17 33 0 11 1 3 21 10 11 0 12 1 3 21 22 10 0 13 1 3 25 22 21 0 14 1 3 25 26 22 0 15 1 3 29 26 25 0 16 1 3 29 30 26 0 17 1 3 33 30 29 0 18 1 3 33 34 30 0 19 1 3 17 34 33 0 20 1 3 17 18 34 0 21 1 3 22 9 10 0 22 1 3 22 23 9 0 23 1 3 26 23 22 0 24 1 3 26 27 23 0 25 1 3 30 27 26 0 26 1 3 30 31 27 0 27 1 3 34 31 30 0 28 1 3 34 35 31 0 29 1 3 18 35 34 0 30 1 3 18 19 35 0 31 1 3 23 8 9 0 32 1 3 23 24 8 0 33 1 3 27 24 23 0 34 1 3 27 28 24 0 35 1 3 31 28 27 0 36 1 3 31 32 28 0 37 1 3 35 32 31 0 38 1 3 35 36 32 0 39 1 3 19 36 35 0 40 1 3 19 20 36 0 41 1 3 24 2 8 0 42 1 3 24 6 2 0 43 1 3 28 6 24 0 44 1 3 28 5 6 0 45 1 3 32 5 28 0 46 1 3 32 4 5 0 47 1 3 36 4 32 0 48 1 3 36 3 4 0 49 1 3 20 3 36 0 50 1 3 20 1 3 0 51 1 3 47 46 42 0 52 1 3 47 51 46 0 53 1 3 48 51 47 0 54 1 3 48 55 51 0 55 1 3 49 55 48 0 56 1 3 49 59 55 0 57 1 3 50 59 49 0 58 1 3 50 63 59 0 59 1 3 7 63 50 0 60 1 3 7 11 63 0 61 1 3 51 45 46 0 62 1 3 51 52 45 0 63 1 3 55 52 51 0 64 1 3 55 56 52 0 65 1 3 59 56 55 0 66 1 3 59 60 56 0 67 1 3 63 60 59 0 68 1 3 63 64 60 0 69 1 3 11 64 63 0 70 1 3 11 10 64 0 71 1 3 52 44 45 0 72 1 3 52 53 44 0 73 1 3 56 53 52 0 74 1 3 56 57 53 0 75 1 3 60 57 56 0 76 1 3 60 61 57 0 77 1 3 64 61 60 0 78 1 3 64 65 61 0 79 1 3 10 65 64 0 80 1 3 10 9 65 0 81 1 3 53 43 44 0 82 1 3 53 54 43 0 83 1 3 57 54 53 0 84 1 3 57 58 54 0 85 1 3 61 58 57 0 86 1 3 61 62 58 0 87 1 3 65 62 61 0 88 1 3 65 66 62 0 89 1 3 9 66 65 0 90 1 3 9 8 66 0 91 1 3 54 37 43 0 92 1 3 54 41 37 0 93 1 3 58 41 54 0 94 1 3 58 40 41 0 95 1 3 62 40 58 0 96 1 3 62 39 40 0 97 1 3 66 39 62 0 98 1 3 66 38 39 0 99 1 3 8 38 66 0 100 1 3 8 2 38 0 101 1 3 77 76 72 0 102 1 3 77 81 76 0 103 1 3 78 81 77 0 104 1 3 78 85 81 0 105 1 3 79 85 78 0 106 1 3 79 89 85 0 107 1 3 80 89 79 0 108 1 3 80 93 89 0 109 1 3 42 93 80 0 110 1 3 42 46 93 0 111 1 3 81 75 76 0 112 1 3 81 82 75 0 113 1 3 85 82 81 0 114 1 3 85 86 82 0 115 1 3 89 86 85 0 116 1 3 89 90 86 0 117 1 3 93 90 89 0 118 1 3 93 94 90 0 119 1 3 46 94 93 0 120 1 3 46 45 94 0 121 1 3 82 74 75 0 122 1 3 82 83 74 0 123 1 3 86 83 82 0 124 1 3 86 87 83 0 125 1 3 90 87 86 0 126 1 3 90 91 87 0 127 1 3 94 91 90 0 128 1 3 94 95 91 0 129 1 3 45 95 94 0 130 1 3 45 44 95 0 131 1 3 83 73 74 0 132 1 3 83 84 73 0 133 1 3 87 84 83 0 134 1 3 87 88 84 0 135 1 3 91 88 87 0 136 1 3 91 92 88 0 137 1 3 95 92 91 0 138 1 3 95 96 92 0 139 1 3 44 96 95 0 140 1 3 44 43 96 0 141 1 3 84 67 73 0 142 1 3 84 71 67 0 143 1 3 88 71 84 0 144 1 3 88 70 71 0 145 1 3 92 70 88 0 146 1 3 92 69 70 0 147 1 3 96 69 92 0 148 1 3 96 68 69 0 149 1 3 43 68 96 0 150 1 3 43 37 68 0 151 1 3 108 106 97 0 152 1 3 108 121 106 0 153 1 3 109 121 108 0 154 1 3 109 130 121 0 155 1 3 110 130 109 0 156 1 3 110 139 130 0 157 1 3 111 139 110 0 158 1 3 111 148 139 0 159 1 3 107 148 111 0 160 1 3 107 112 148 0 161 1 3 121 105 106 0 162 1 3 121 122 105 0 163 1 3 130 122 121 0 164 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