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)forxinnums])
-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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