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python 读文件,然后转化为矩阵的实例
站长资源 2025/11/8 佚名
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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
1
2
3
4

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。

相关代码：

def fixed_matrix(row,col):
 return [[0 for i in range(col)] for j in range(row)]

以上这篇python 读文件,然后转化为矩阵的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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