如何在python中将读取的文件转换为矩阵

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python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

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-*-
importnumpyasnp
defreadFile(path):
#打开文件（注意路径）
f=open(path)
#逐行进行处理
first_ele=True
fordatainf.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。
iffirst_ele:
###将字符串转化为整型数据
nums=[int(x)forxinnums]
###加入到matrix中。
matrix=np.array(nums)
first_ele=False
else:
nums=[int(x)forxinnums]
matrix=np.c_[matrix,nums]
dealMatrix(matrix)
f.close()
defdealMatrix(matrix):
##一些基本的处理。
print"transposethematrix"
matrix=matrix.transpose()
printmatrix
print"matrixtrace"
printnp.trace(matrix)
#test.
if__name__=='__main__':
readFile("matrix")

其中matrix文件中的内容如下：

0001
1010
1011
1111
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：

deffixed_matrix(row,col):
return[[0foriinrange(col)]forjinrange(row)]

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