每读取txt文件的11行作为一个数组，组成多维数组

在Python中，你可以使用`numpy`库来读取txt文件，并将其内容按照每11行作为一个子数组的方式转换成一个多维数组。这里是一个简单的示例：

import numpy as np

def read_txt_file(file_name):
    with open(file_name, 'r') as file:
        lines = file.readlines()  # 先读取所有文本到一个list
    chunks = [lines[i:i+11] for i in range(0, len(lines), 11)]  # 按11行一组切分list
    arr = [np.array(chunk) for chunk in chunks]  # 将每个子list转化为numpy数组
    return arr  # 返回一个多维数组，其中每一层是11行文本构成的

# 使用函数并查看结果
file_array = read_txt_file('your_file.txt')

在这个例子中，假设`your_file.txt`是一个文本文件，我们逐行读取文件，然后将每11行作为一次循环内的一部分，形成一个新的子数组。最后返回的结果是一个嵌套数组，其中每个内部数组代表原始文件的连续11行。

相关问题

如何用pandas读取csv文件，并输出为多维数组

可行的Python代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file.csv')
array = data.values # 多维数组

在这个代码片段中，我们首先导入了 pandas 库，它是数据处理和分析的常用工具。然后使用 read_csv() 函数读取指定的 CSV 文件。最后，我们使用 values 属性将 pandas DataFrame 对象转换为多维数组。

希望这可以回答您的问题！

python读取csv多维数组

可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件，然后将其转换为多维数组。以下是一个示例代码：

import csv

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|')
    data = []
    for row in reader:
        data.append(row)

# 转换为多维数组
array = []
for row in data:
    array.append([float(i) for i in row])

print(array)

在这个示例中，我们首先使用`csv.reader`函数读取csv文件，并将其存储在一个列表中。然后，我们将这个列表转换为多维数组，其中每个元素都是一个浮点数。