blocks|key|3169673|text|在不依赖IDE的情况下，有多种方法来分析结果。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3169674|一个例子是使用R和omnetpp包。还有一个广泛的教程解释如何安装和使用软件包。|unordered-list-item|offset|length|3169675|另一种方法是用Python为.sca和.vec文件编写解析器，然后使用SciPy分析文件。|style|CODE|3169676|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/omnetpp/omnetpp-resultfiles/tree/master/R-package|1|https://github.com/omnetpp/omnetpp-resultfiles/wiki/Tutorial-for-the-omnetpp-r-package|2|http://www.scipy.org/^0|0|9|7|0|P|2|1|0|E|4|J|4|Z|5|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|X|8|@]|9|@$E|Y|F|Z|1|10]|$E|11|F|12|1|13]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|14|8|@$E|15|F|16|I|J]|$E|17|F|18|I|J]]|9|@$E|19|F|1A|1|1B]]|A|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$M|$5|N|O|P|A|$Q|R]]|S|$5|N|O|P|A|$Q|T]]|U|$5|N|O|P|A|$Q|V]]]]

There are various ways to analyze results without relying on the IDE.

<ul>
<li>One example would be to use R and the <a href="https://github.com/omnetpp/omnetpp-resultfiles/tree/master/R-package" rel="noreferrer">omnetpp</a> Package.
There is also an extensive <a href="https://github.com/omnetpp/omnetpp-resultfiles/wiki/Tutorial-for-the-omnetpp-r-package" rel="noreferrer">tutorial</a> explaining how to install and use the package.</li>
<li>Another way could be to write a parser for <code>.sca</code>and <code>.vec</code>files in Python and then analyze the files using <a href="http://www.scipy.org/" rel="noreferrer">SciPy</a>.</li>
</ul>

blocks|key|2011402|text|最好的解决方案是使用omnetpp包编写一个R脚本，这就是我目前正在做的，也是出于同样的目的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2011403|在您的服务器下可以安装R，然后使用Rscript命令运行脚本|2011404|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

The best solution is to write an R script using omnetpp package, this is what i am currently doing, for the same purpose.

Under your server you can install R, then run the script with Rscript command

blocks|key|20814|text|关于如何使用Python:+OMNeT%2B%2B：https://docs.omnetpp.org/tutorials/pandas/分析和绘制https://docs.omnetpp.org/tutorials/pandas/结果，有一个很好的教程。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|20815|实质上：|20816|从OMNeT%2B%2B结果文件中创建CSV文件：scavetool+x+*.vec+-o+measurements.csv|ordered-list-item|style|CODE|20817|与熊猫一起阅读CSV文件：results+=+pd.read_csv('measurements.csv')|20818|像往常一样使用pandas、numpy和matplotlib过滤、编辑和绘制数据|20819|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://docs.omnetpp.org/tutorials/pandas/|1^0|M|16|0|1X|16|1|0|0|L|11|0|D|15|0|7|6|E|5|K|A|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|X|8|@]|9|@$A|Y|B|Z|1|10]|$A|11|B|12|1|13]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|14|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|15|8|@$A|16|B|17|I|J]]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|18|8|@$A|19|B|1A|I|J]]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|1B|8|@$A|1C|B|1D|I|J]|$A|1E|B|1F|I|J]|$A|1G|B|1H|I|J]]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|1I|8|@]|9|@]|C|$]]]|P|$Q|$5|R|S|T|C|$U|V]]|W|$5|R|S|T|C|$U|V]]]]

There is an excellent tutorial on how to analyze and plot OMNeT++ results using Python: <a href="https://docs.omnetpp.org/tutorials/pandas/" rel="nofollow noreferrer">https://docs.omnetpp.org/tutorials/pandas/</a>

Essentially:

<ol>
<li>Create a CSV file out of the OMNeT++ result files: <code>scavetool x *.vec -o measurements.csv</code></li>
<li>Read the CSV files with pandas: <code>results = pd.read_csv('measurements.csv')</code></li>
<li>Filter, edit, and plot the data using <code>pandas</code>, <code>numpy</code>, and <code>matplotlib</code> as usual</li>
</ol>

blocks|key|3169839|text|如果您熟悉SQL，还有另一个选项:更改配置文件omnetpp.ini中的设置，将结果向量文件导出为.sqlite格式，而不是普通的.vec扩展名。这可以按照Omnet%2B%2B指南的指令来完成。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3169840|数据库模式非常简单，可以从任何Sqlite浏览器工具或同一Omnet%2B%2B指南的Omnet%2B%2B中看到。|3169841|通过输出.sqlite文件，您可以使用任意语言支持sqlite对该数据文件进行查询和分析。Python还有一个内置的sqlite3模块，运行得很好。|3169842|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://doc.omnetpp.org/omnetpp/manual/#sec:ana-sim:sqlite-result-files|1|https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html^0|26|9|0|0|0|1M|9|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|V|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@]|9|@$A|X|B|Y|1|Z]]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]]]

There is another option if you are familiar with SQL query: Change the setting in the config file omnetpp.ini to export the result vector file to .sqlite format instead of the normal .vec extension. This can be done following the instruction from <a href="https://doc.omnetpp.org/omnetpp/manual/#sec:ana-sim:sqlite-result-files" rel="nofollow noreferrer">Omnet++'s guide</a>.
The database schema is quite straightforward, which can be seen from any Sqlite Db Browser tool or from the <a href="https://doc.omnetpp.org/omnetpp/manual/#cha:result-file-formats:sqlite" rel="nofollow noreferrer">Apendix section</a> of the same Omnet++ guide.
With the output .sqlite file, you can use any language supportting sqlite of your choice to query and analyze on that data file. Python also has a built in <a href="https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html" rel="nofollow noreferrer">sqlite3 module</a> that worked quite well.

I have run a VEINS/OMNET++ simulation using <code>Cmdenv</code>. Usually I used OMNET++ IDE to run simulation and would analyze the results within IDE. But now the results are on a server, is there any easier(convenient) way to analyze the results without importing it into OMNET++ IDE?

Analysing and Plotting OMNET++ results

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我已经运行了一个静脉/OMNET++模拟使用Cmdenv。通常，我使用OMNET++ IDE来运行仿真，并在IDE中分析结果。但是现在结果在服务器上了，有什么更简单(方便)的方法来分析结果而不将其导入OMNET++ IDE呢？

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