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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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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2025年11月11日
2025年11月11日
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