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方法1：
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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>
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这种方法不能直接处理b的运算 比如乘除。
方法2：
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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
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以上这篇python 读取文件并把矩阵转成numpy的两种方法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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/ayisha09/article/details/80357131