python将txt文件转化为矩阵_python 读文件,然后转化为矩阵的实例

代码流程：

1. 从文件中读入数据。

2. 将数据转化成矩阵的形式。

3. 对于矩阵进行处理。

具体的python代码如下：

- 文件路径需要设置正确。

- 字符串处理。

- 字符串数组到整型数组的转化。（ nums = [int(x) for x in nums ]）

- 矩阵的构造。（matrix = np.array(nums)）

- numpy模块在矩阵处理上很有优势。

列表内容

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

def readFile(path):

# 打开文件（注意路径）

f = open(path)

# 逐行进行处理

first_ele = True

for data in f.readlines():

## 去掉每行的换行符，"\n"

data = data.strip('\n')

## 按照空格进行分割。

nums = data.split(" ")

## 添加到 matrix 中。

if first_ele:

### 将字符串转化为整型数据

nums = [int(x) for x in nums ]

### 加入到 matrix 中。

matrix = np.array(nums)

first_ele = False

else:

nums = [int(x) for x in nums]

matrix = np.c_[matrix,nums]

dealMatrix(matrix)

f.close()

def dealMatrix(matrix):

## 一些基本的处理。

print "transpose the matrix"

matrix = matrix.transpose()

print matrix

print "matrix trace "

print np.trace(matrix)

# test.

if __name__ == '__main__':

readFile("matrix")

其中matrix文件中的内容如下：

0 0 0 1

1 0 1 0

1 0 1 1

1 1 1 1

python 构造m* n的矩阵

- 通过列表的方式（数组）进行生成矩阵。

- 该矩阵不适用于稀疏矩阵。（稀疏矩阵不会这样子进行构造）

- 注意：如果数据量特别大的时候，这种方法相当于将矩阵中的东西全部加载到内存中，如果行列达到10000+，最好考虑使用稀疏矩阵。（易出现 MemoryError）

- 稀疏矩阵的运算也应该考虑。

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