我不熟悉 PETSc 或其矩阵格式，但鉴于示例 ASCII 格式，当然可以将其转换为 Python 中的任何其他矩阵格式。我假设该文件包含每个非零行的一行，并且每行中的数字对是列索引和相应的数字。那是对的吗？
您认为“一种优雅的方式”是个人意见，对于 Stack Overflow 来说并不是一个真正有效的问题，但我可以尝试为您指出可行的解决方案的正确方向。
首先，在不了解所有细节的情况下，在我看来，正确的问题应该是“为什么 Fortran 中的二进制输出和 petsc4py 中的二进制输入不兼容？” 如果你能解决这个问题，那可能是最好的解决方案。如果我没记错的话，Fortran 代码支持不同的字节顺序，默认情况下可能使用大端格式，而 Python 通常使用小端格式。也许您可以在其中一个库函数中指定字节顺序，或者您可以在必要时手动转换字节顺序。这可能是您首先要研究的问题。
作为一种解决方法，您可以在 Python 中解析 ASCII 格式以进行进一步处理。我假设您已经搜索了现有的库并且找不到任何库，因此您需要编写一些自定义代码。根据您的需要，“不错”的解决方案将使用正则表达式，但一种快速而简单的方法是使用标准字符串方法和eval()函数，因为 ASCII 格式已经非常类似于 Python 语法:-)
注意：仅eval()当您信任输入文件时才使用该功能，因为它容易受到代码注入攻击！对于个人使用，这通常不是问题。
我在下面提供了一些示例代码。这完成了基本的输入处理。你想对数据做什么取决于你，所以你需要自己完成代码。此示例代码仅打印数字。
def read_mpiaij(file):
lines = file.read().splitlines()
assert 'Mat Object: ' in lines[0]
assert lines[1] == ' type: mpiaij'
for line in lines[2:]:
parts = line.split(': ')
assert len(parts) == 2
assert parts[0].startswith('row ')
row_index = int(parts[0][4:])
row_contents = eval(parts[1].replace(') (', '), ('))
# Here you have the row_index and a tuple of (column_index, value)
# pairs that specify the non-zero contents. You could process this
# depending on your needs, e.g. store the values in an array.
for (col_index, value) in row_contents:
print('row %d, col %d: %s' % (row_index, col_index, value))
# TODO: Implement real code here.
# You probably want to do something like:
# data[row_index][col_index] = value
def main():
with open('input.txt', 'rt', encoding='ascii') as file:
read_mpiaij(file)
if __name__ == '__main__':
main()
输出：
row 0, col 0: 0.934865
row 0, col 1: 0.00582401
row 0, col 2: -0.00125881
row 0, col 3: 0.000157352
row 0, col 10: 0.0212704
row 0, col 11: -9.37151e-05
row 0, col 12: 7.77296e-06
row 0, col 13: 1.15276e-06
row 0, col 20: -0.00457321
row 0, col 21: 9.31045e-06
row 0, col 22: -1.37541e-07
row 0, col 23: -3.00994e-07
row 0, col 30: 0.000571716
row 0, col 31: 5.82622e-07
row 0, col 32: -2.27908e-07
row 0, col 33: 4.55904e-08
row 0, col 3410: 0.0005718
row 0, col 3411: 3.14914e-06
row 0, col 3412: -5.83246e-07
row 0, col 3413: 5.58045e-08
row 0, col 3420: -0.00457491
row 0, col 3421: -3.91645e-05
row 0, col 3422: 6.62677e-06
row 0, col 3423: -5.10165e-07
row 0, col 3430: 0.0212818
row 0, col 3431: 0.000230778
row 0, col 3432: -3.75686e-05
row 0, col 3433: 2.57173e-06
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