因此，我对 Python 非常熟悉，并且正在尝试通过复制我编写的一些 matlab 代码来学习。我有一个部分，在 matlab 中，我加载了一个制表符分隔的数据文件。语法
x = load(data.txt)
获取制表符分隔的数据并将它们放入标记为 x 的矩阵的单元格中。
有没有办法在 python 中做到这一点，但使用逗号分隔的数据？
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有多种方法，请选择最适合您的应用的一种。
如果您正在使用numpy，最好使用 numpy 的load、或函数loadtxt，因为您的文件将在预处理后加载到合适的结构中。fromfilegenfromtxt
但是，如果您不打算使用 numpy （或任何其他具有某些文件加载功能的大型库），那么仅将其用于加载文件将是一种矫枉过正...考虑使用内置的 python 函数或 csv取而代之的是标准库中的模块……它将更加灵活，并且更加流畅。
以下是使用示例的方法file.txt（每行的值用制表符分隔）：
1 2 3 4
7 8 9 10 11 12
13 14 15
内置python
没有要导入的模块，非常简单，灵活，在大多数情况下都是不错的选择，恕我直言。
rb仅使用内置函数以二进制模式加载文件以在表（值列表列表，在文件中用制表符分隔）中读取（标志）：
>>> file = open('file.txt', 'rb')
>>> table = [row.strip().split('\t') for row in file]
CSV
标准库中的csv 模块也非常简单。
请注意，虽然 CSV 表示逗号分隔值，但实际上没有标准，您可以选择任何您想要的分隔符。因此 CSV 代表所有面向单元格或类似表格的文件。
使用 csv以二进制模式加载文件以rb在表（值列表列表，在文件中用制表符分隔）中读取（标志）reader：
>>> import csv
>>> file = open('file.txt', 'rb')
>>> data = csv.reader(file, delimiter='\t')
>>> table = [row for row in data]
访问单元格
该表已与前面的两个示例类似地加载，并且可以通过以下方式访问该表的数据table[row][col]：
>>> table
[['1', '2', '3', '4'], ['7', '8', '9', '10', '11', '12'], ['13', '14', '15']]
>>> table[0]
['1', '2', '3', '4']
>>> table[1][2]
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于 2012-06-07T21:18:16.367 回答
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如果您将 Python 用于类似 MATLAB 的目的，您将希望使用NumPy（和 scipy）；特别是，您应该阅读NumPy for MATLAB Users。
如果你有逗号分隔的数据，你可以使用numpy.loadtxt它来读取它（当然是在安装 numpy 之后）：
$ cat matrix.csv
1,2,3
4,5,6
7,8,9
接着
>>> import numpy as np
>>> m = np.loadtxt("matrix.csv", delimiter=",")
>>> m
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]])
>>> np.matrix(m)
matrix([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.],
[ 7., 8., 9.]])
于 2012-06-07T18:49:45.073 回答
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标准库中有一个 csv 模块。
>>> import csv
>>> spamReader = csv.reader(open('eggs.csv', 'rb'), delimiter=' ', quotechar='|')
>>> for row in spamReader:
... print ', '.join(row)
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam
于 2012-06-07T18:48:00.500 回答
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numpy.loadtxt 函数将 ASCII 文件中的数据读取到 numpy 数组中。用于分隔值的字符串可以使用 delimiter 参数定义：
numpy.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
对于更复杂的情况，该numpy.genfromtxt函数是一个很好的选择。
于 2012-06-07T18:51:33.650 回答
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请参阅csv模块（特别是reader类）和/或numpy.loadtxt函数。
于 2012-06-07T18:50:49.490 回答