Python读取文本文件并转换为NumPy矩阵的两种实现方案
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍在Python中将文本文件数据转换为NumPy矩阵的两种常用方法。第一种通过手动读取、按行和空格分割字符串后构建列表再转为数组，适用于简单格式但需注意后续运算限制；第二种利用NumPy内置的loadtxt函数直接解析带分隔符的文件，支持直接进行数学运算。文中提供了具体代码示例及注意事项，帮助开发者根据实际需求选择合适方案。
在当前工作目录下执行以下操作：
第一种方法：
file = open(‘filename') a =file.read() b =a.split(‘\n')#使用换行 len(b) #统计有多少行 for i in range(len(b)): b[i] = b[i].split()#使用空格分开 len(b[0])#可以查看第一行有多少列。 B[0][311]#可以查看具体某行某列的数 import numpy as np b = np.array(b)#转成numpy形的 type(b) # 输出<输出class‘numpy.ndarray>
需要注意的是，这种方法生成的对象无法直接进行乘除等数值运算。
第二种方法：
def get_cub_train_attr(filepath): file = 'class_attribute_labels_continuous.txt' cub_attrs = np.loadtxt(file,delimiter=' ') #读取数据，并且自动转换成numpy cub_attrs = cub_attrs / 100#可以直接进行运算 train_label = np.zeros((150, 312)) train_label = cub_attrs[0:150 , :]#取前150行 return train_label
以上关于Python读取文件并将矩阵转换为NumPy的两种方法分享完毕，希望能为读者提供参考，欢迎继续支持本站。
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