Python读取文本文件并转换为NumPy矩阵的两种实现方案

Felix

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

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。