numpy应用---txt文件转化成矩阵

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-01-17 09:07 420阅读 0赞

折腾了大半天，终于搞懂了txt文件中的数据转换成矩阵的过程，这个问题网上的完整解释不太多，自己搞出来了一个成功的版本。

[数据下载地址][Link 1]

完整代码如下：

（为啥我的代码不是彩色的啊！丑丑的）

from numpy import *
    file = open("/Users/zhaoyueqing/Desktop/train_linear.txt")
    
    filelist = file.readlines()
    lenghth = len(filelist)
    
    to_mat= zeros((lenghth,2)) #这里2指想要转化成矩阵是2列的，数据是几列就初始化成几。
    
    index = 0
    file = open("/Users/zhaoyueqing/Desktop/train_linear.txt")
    
    for data in file.readlines():
        data = data.strip('\n')
        nums = data.split("    ")
        nums = [float(x) for x in nums]
        to_mat[index,:] = nums[:]
        index +=1
    print(to_mat)   
    print(type(to_mat))
    to_mat = matrix(to_mat)
    print(to_mat)
    print(type(to_mat))

分步解释代码：

首先，打开文件

file = open("/Users/zhaoyueqing/Desktop/train_linear.txt")

然后，读取文件的每一行，将每一行储存成列表的形式。

filelist = file.readlines()

具体是酱紫的：  
![在这里插入图片描述][20190612232019957.png]  
获取数据的行数，也就是文件列表中值的个数，因为一行是列表中的一个元素：

lenghth = len(filelist)

首先，初始化一个全0矩阵：

`to_mat= zeros((lenghth,2))`

长这样！

![在这里插入图片描述][2019061223212639.png]

下面为啥我又打开了一次文件呢？因为我不会啊！！没想到吧！！T^T  
我运行过程中发现运行到上一步的时候文件已经自动关闭了，我没找到怎么解决的办法，所以只能重新打开一次，如果有人明白这里希望指点一下。

file = open("/Users/zhaoyueqing/Desktop/train_linear.txt")

重点来了，下面是一个循环，具体意思是把列表里的空格和换行符都去掉，然后转换成数字的形式，将列表中的数据一行一行的替换掉刚刚建立的全0矩阵。

for data in file.readlines():
        data = data.strip('\n')
        nums = data.split("    ") #这里原文件中两个数据间有多少个空格就打多少个，不然会出错
        nums = [float(x) for x in nums]
        to_mat[index,:] = nums[:]
        index +=1

这段可以在每一步都测试一下结果，print出来比较容易看懂。

最后打印，转换之后的是数组的形式，可以直接用matrix函数转化成矩阵。

print(to_mat)   
    print(type(to_mat))
    to_mat = matrix(to_mat)
    print(to_mat)
    print(type(to_mat))

结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc4Mjk3OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

[Link 1]: https://github.com/2014214128/regression_model
[20190612232019957.png]: /images/20220117/8a8dcdaa215c4e82a5f5c3fb2a694559.png
[2019061223212639.png]: /images/20220117/460d4128cdec436d8c2f9b14805758b4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc4Mjk3OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220117/cadda938d3ce49028b9a541fc008bc59.png