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。
标签：
python,转化为矩阵
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
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。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。