python 快速读取txt中数据并输出为矩阵
时间: 2023-05-26 17:06:40 浏览: 42
可以使用NumPy库中的genfromtxt函数快速读取txt文件中的数据并转换为矩阵。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
data = np.genfromtxt('data.txt', delimiter=',')
print(data)
```
其中,'data.txt'为待读取的txt文件路径,delimiter为分隔符。默认分隔符为逗号,如果不是逗号,需要指定delimiter参数。
该函数读取txt文件中的数据并转换为NumPy数组,然后可以使用NumPy提供的矩阵操作进行处理。
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```python
import numpy as np
# 读取邻接矩阵
adjacency_matrix = np.loadtxt('adjacency_matrix.txt')
# 计算度矩阵
degree_matrix = np.diag(np.sum(adjacency_matrix, axis=1))
# 计算拉普拉斯矩阵
laplacian_matrix = degree_matrix - adjacency_matrix
# 输出拉普拉斯矩阵
print(laplacian_matrix)
```
这段代码中,使用`numpy.loadtxt`函数读取邻接矩阵文件,并存储为一个二维数组`adjacency_matrix`。然后,通过对邻接矩阵的每一行求和,得到每个节点的度,从而计算度矩阵。最后,通过拉普拉斯矩阵的定义$L=D-A$,计算得到拉普拉斯矩阵,并输出。
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```python
import numpy as np
# 读取邻接矩阵txt文件
with open('adj_matrix.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
matrix = []
for line in lines:
row = list(map(int, line.strip().split()))
matrix.append(row)
# 将邻接矩阵转换为矩阵
matrix = np.array(matrix)
# 利用Floyd算法计算最短路径
n = len(matrix)
for k in range(n):
for i in range(n):
for j in range(n):
if matrix[i][j] > matrix[i][k] + matrix[k][j]:
matrix[i][j] = matrix[i][k] + matrix[k][j]
# 输出最短路径矩阵
print(matrix)
```
其中,Floyd算法是一种经典的动态规划算法,用于计算任意两个节点之间的最短路径。在上述代码中,我们使用numpy库将邻接矩阵转换为矩阵,再利用Floyd算法计算最短路径,并输出最短路径矩阵。