current_dir = Path.cwd()
sys.path.insert(0, Path(current_dir, 'Supporting_func'))
if __name__ == '__main__':
current_data_file = '2021-06-27_19-28' # Имя файла с исходными текущими данными без расширения
current_data_dir = '2021_06_27sun' # Папка с текущими данными
current_catalog = r'2021/Results' # Текущий каталог (за определенный период, здесь - год)
# current_data_file = 'Align_coeff' # Имя файла с исходными текущими данными без расширения
# current_data_dir = '' # Папка с текущими данными
# current_catalog = r'Alignment' # Текущий каталог (за определенный период, здесь - год)
date = current_data_file[0:10]
year = current_data_file[0:4]
folder_data_path, head_path = path_to_data(current_catalog,
current_data_dir)
file_data_path = Path(folder_data_path,
current_data_file + '_spectrum.npy')
folder_data_txt_path = Path(head_path, year, date + 'sun_txt')
file_suffixes = ['_left1.txt', '_left2.txt', '_right1.txt', '_right2.txt']
# ******** Считывание *********
spectrum = np.load(file_data_path, allow_pickle=True)
# ********** Запись ***********
if not os.path.isdir(folder_data_txt_path):
os.makedirs(folder_data_txt_path)
for i in range(4):
np.savetxt(
Path(folder_data_txt_path, current_data_file + file_suffixes[i]),
spectrum[i])
frame_centers_local = [
np.array(frame_centers_left1, dtype=np.int32),
np.array(frame_centers_left2, dtype=np.int32),
np.array(frame_centers_right1, dtype=np.int32),
np.array(frame_centers_right2, dtype=np.int32)
]
return frame_centers_local
if __name__ == '__main__':
current_data_file = '2021-12-26_03+12' # Имя файла с исходными текущими данными без расширения
current_data_dir = '2021_12_26_3C84' # Папка с текущими данными
current_catalog = r'2021\Results' # Текущий каталог (за определенный период, здесь - год)
file_path_data, head_path = path_to_data(current_catalog, current_data_dir)
spectrum_input = np.load(Path(file_path_data,
current_data_file + '_spectrum.npy'),
allow_pickle=True)
with open(Path(file_path_data, current_data_file + '_head.bin'),
'rb') as inp:
head = pickle.load(inp)
try:
if head['cleaned'] == 'yes':
raise CustomError('***** Data is cleaned *****')
except KeyError:
head['cleaned'] = 'no'
n_aver = int(head['n_aver'])
freq_resolution = 7.8125e6 / 2**(6 - n_aver)