python读取数据文件,生成点矩阵(python读取矩阵的元素)

python中怎么将一个数据集中的每条数据转换成相应的矩阵？

python的一个很重要的包是numpy包，这个包可以很方便的做数据科学计算。numpy中有很多方法，array,matrix，对于数据集的每一条数据，可以通过matrix函数来将其转换为矩阵形式，并且还有reshape方法，可以调整矩阵的行和列。

怎样用Python将图片转为矩阵？

1、点击键盘 win+r，打开运行窗口。在运行窗口中输入“cmd"，点击enter键，打开windows命令行窗口。

2、在windows命令行窗口中，输入“python”，点击enter键，进入python的命令交互窗口。

3、使用import语句，引入numpy模块，并重命名为np。

4、使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵A，其中z矩阵A是2x2的矩阵。

5、使用函数np.linalg.inv(A)，求解矩阵A的逆矩阵。

6、使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵B，其中矩阵B是3x3的矩阵。

Python如何将txt或者csv文件的数据转成矩阵？

很多时候，我们将数据存在txt或者csv格式的文件里，最后再用python读取出来，存到数组或者列表里，再做相应计算。本文首先介绍写入txt的方法，再根据不同的需求（存为数组还是list）,介绍从txt读取浮点数的方法。

一、写入浮点数到txt文件：

假设每次有两个浮点数需要写入txt文件，这里提供用with关键字打开文件的方法，使用with打开文件是一个很好的习惯，因为with结束，它就会自动close file，不用手动再去flie.close()。

[python] view plain copy

with open('file_path/filename.txt','a') as file:

write_str = '%f %f\n'%(float_data1,float_data2)

file.write(write_str)

二、从txt文件提取浮点数到numpy数组或list列表

首先假设你有一个odom.txt 的文件，里面每一行的数据个数都相同，如截图所示：

1.如果你是想把这些数据读取出来，存为numpy数组,那么一句代码可以搞定：

[python] view plain copy

a = numpy.loadtxt('odom.txt')

存为numpy数组以后，a的尺寸可以用a.shape进行查看，这里应为：（14,2）也就是14行2列。如果你觉得这个形状不是你期待的，你可以用:

[python] view plain copy

b = numpy.reshape(a,(你想要的形状))

如

b = numpy.reshape(a,(-1,1,2))

那么b就是一个三维数组了（14,1,2）

2.如果只是想读出来，存到一个list里,那就用下面的常用python格式了：

[python] view plain copy

with open('odom.txt', 'r') as f:

data = f.readlines() #txt中所有字符串读入data

for line in data:

odom = line.split() #将单个数据分隔开存好

numbers_float = map(float, odom) #转化为浮点数

print numbers_float

如何将csv文件中的数据写入python并转换成矩阵以文件形式输出

Python处理csv文件时经常会用到讲csv文件整体读取为一个数组或者矩阵的情况，借助numpy包，可以使用如下代码简洁高效低实现：

[python]?view plain?copy

import?numpy

my_matrix?=?numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现：

[python]?view plain?copy

numpy.savetxt('new.csv',?my_matrix,?delimiter?=?',')