Python读入txt中的数组

Python读入txt中的数组

最近写遗传算法作业要用老师给的数据进行测试，于是学习了一些方法……

txt数据格式

提供的数据为城市间距离的下三角矩阵，直观显示大概为如下形式：

0 
633 0 
257 390 0 
91 661 228 0 
412 227 169 383 0 
150 488 112 120 267 0 
80 572 196 77 351 63 0 
134 530 154 105 309 34 29 0 
259 555 372 175 338 264 232 249 0 
505 289 262 476 196 360 444 402 495 0 
353 282 110 324 61 208 292 250 352 154 0 
324 638 437 240 421 329 297 314 95 578 435 0 
70 567 191 27 346 83 47 68 189 439 287 254 0 
211 466 74 182 243 105 150 108 326 336 184 391 145 0 
268 420 53 239 199 123 207 165 383 240 140 448 202 57 0 
246 745 472 237 528 364 332 349 202 685 542 157 289 426 483 0 
121 518 142 84 297 35 29 36 236 390 238 301 55 96 153 336 0

步骤

1. 使用np.loadtxt()读入txt文件

    data = np.loadtxt('数据.txt', dtype=np.int, delimiter=' ')

这个方法就需要txt文件格式较为规范。

2. 自定义方法读入txt文件

def file2array(path, delimiter=' '):     # delimiter是数据分隔符
    fp = open(path, 'r', encoding='utf-8')
    string = fp.read()              # string是一行字符串，该字符串包含文件所有内容
    fp.close()
    row_list = string.splitlines()  # splitlines默认参数是‘\n’
    data_list = [[float(i) for i in row.strip().split(delimiter)] for row in row_list]
    # print(data_list)
    # return np.array(data_list)
    data = list(itertools.chain.from_iterable(data_list)) #二维数组转一维
    return data

3. 处理下三角矩阵

为了方便使用把空的部分填上。

distance = np.zeros([cityNum,cityNum])
	# 遍历data[]，填入distance[][]
    for i in range(cityNum):
        for j in range(cityNum):
            # print(i, j, data[p])
            distance[i][j] = data[p]
            distance[j][i] = data[p]
            p += 1
            #每行读到"0"跳出列循环，到下一行
            if data[p-1] == 0:	
                break

4. 将处理好的矩阵输出为txt文件

np.savetxt("test.txt", distance, fmt="%d", delimiter=" ")	#distance-要输出的矩阵

效果如下：

总结

说实话也不知道为什么要折腾那么几下 = = 总之就是虽然都是基本操作但本人很怕麻烦……

参考资料

numpy.loadtxt() 用法

numpy基础教程–将二维数组转换为一维数组

python读入txt数据，并转成矩阵