다음은 Python 3에서 txt 데이터 파일을 행렬로 읽어들이는 방법입니다. 좋은 참고값이 있어서 모두에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 함께 살펴보겠습니다
1. 예제 프로그램:
''' 数据文件:2.txt内容:(以空格分开每个数据) 1 2 2.5 3 4 4 7 8 7 ''' from numpy import * A = zeros((3,3),dtype=float) #先创建一个 3x3的全零方阵A,并且数据的类型设置为float浮点型 f = open('2.txt') #打开数据文件文件 lines = f.readlines() #把全部数据文件读到一个列表lines中 A_row = 0 #表示矩阵的行,从0行开始 for line in lines: #把lines中的数据逐行读取出来 list = line.strip('\n').split(' ') #处理逐行数据:strip表示把头尾的'\n'去掉,split表示以空格来分割行数据,然后把处理后的行数据返回到list列表中 A[A_row:] = list[0:3] #把处理后的数据放到方阵A中。list[0:3]表示列表的0,1,2列数据放到矩阵A中的A_row行 A_row+=1 #然后方阵A的下一行接着读 #print(line) print(A) #打印 方阵A里的数据 打印结果: [[ 1. 2. 2.5] [ 3. 4. 4. ] [ 7. 8. 7. ]]
2 데이터를 행렬로 읽어들이는 논리:
는 간단한 설명입니다. to:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
위 코드를 예로 들어 행렬을 읽습니다.
A_row =0일 때 A[A_row:]를 실행합니다. = list[0: 3] 후면 행렬 A는 다음과 같습니다. 3
A_row = 1일 때 A[A_row:] = list[0:3]을 실행한 후 행렬 A는 다음과 같습니다. 5 | 6 | |
5 | 6 | |
A_row = 2일 때 A[A_row:] = list[0:3]을 실행하면 결과 행렬 A는 다음과 같습니다. |
23
5 | 6 | |
9 | ||
Python에서 TXT 파일을 읽는 방법
Python이 파일 이름을 읽어 목록을 생성하는 방법 | ||
위 내용은 Python3에서 txt 데이터 파일을 행렬로 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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