這篇文章主要介紹了如何在python中將讀取的文件轉換為矩陣，創新互聯小編覺得不錯，現在分享給大家，也給大家做個參考，一起跟隨創新互聯小編來看看吧！

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Python是一種編程語言，內置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數據分析，人工智能，Web開發等。

代碼流程：

1. 從文件中讀入數據。

2. 將數據轉化成矩陣的形式。

3. 對于矩陣進行處理。

具體的python代碼如下：

- 文件路徑需要設置正確。

- 字符串處理。

- 字符串數組到 整型數組的轉化。（ nums = [int(x) for x in nums ]）

- 矩陣的構造。（matrix = np.array(nums)）

- numpy模塊在矩陣處理上很有優勢。

列表內容

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
def readFile(path):
 # 打開文件（注意路徑）
 f = open(path)
 # 逐行進行處理
 first_ele = True
 for data in f.readlines():
  ## 去掉每行的換行符，"\n"
  data = data.strip('\n')
  ## 按照 空格進行分割。
  nums = data.split(" ")
  ## 添加到 matrix 中。
  if first_ele:
   ### 將字符串轉化為整型數據
   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):
 ## 一些基本的處理。
 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文件中的內容如下：

0 0 0 1
1 0 1 0
1 0 1 1
1 1 1 1
1
2
3
4

python 構造m* n的矩陣

- 通過列表的方式（數組）進行生成矩陣。

- 該矩陣不適用于稀疏矩陣。（稀疏矩陣不會這樣子進行構造）

- 注意：如果數據量特別大的時候，這種方法相當于將矩陣中的東西全部加載到內存中，如果行列達到10000+，最好考慮使用稀疏矩陣。（易出現 MemoryError）

- 稀疏矩陣的運算也應該考慮。

相關代碼：

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

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名稱欄目：如何在python中將讀取的文件轉換為矩陣-創新互聯
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