时间:2021-05-22
在当前目录下:
方法1:
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 npb = np.array(b)#转成numpy形的type(b) # 输出<输出class‘numpy.ndarray>这种方法不能直接处理b的运算 比如乘除。
方法2:
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。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
这两天在搞Theano,要把mat文件转成pickle格式载入Python。Matlab是把一维数组当做n*1的矩阵的,但Numpy里还是有vector和mat
pytorch读取图像数据转成opencv格式方法:先转成numpy通用的格式,再将其转换成opencv格式。pytorch读取的数据使用loaddata这类函
在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比
Python矩阵的基本用法mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix)1,mat()函数和array()函数的区别Numpy函数库中存在两种不同的数
最近写程序需要从文件中读取数据,并把读取的数据转换成向量。查阅资料之后找到了读取csv文件和txt文件两种方式,下面结合自己的实验过程,做简要记录,供大家参考: