擅长:python、mysql、java
<p>如果需要数字处理,此函数将起作用:<a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html" rel="nofollow">http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html</a>
除非您需要更改数组的数组(数据被加载到numpy.ndarray中,如果您需要数字和数学处理,这是有效的)。</p>
<p>另一个解决方案:</p>
<p>如果需要数组数组,并且不想更改核心代码,请注意for中的每个元素。。。在。。。不是索引位置,而是实际元素。</p>
<p>要获取索引位置,请执行以下操作:对于枚举中的i,v(文件名1):</p>
<p>即使这样,如果filename_1是一个字符串,也不好。您应该在那里指定一个文件对象(它是iterable的,并且是逐行的)。</p>
<p>对于每一行(每行),您可以将以下代码附加到x_表:</p>
<pre><code>x_table.append([int(s) for s in eachLine.split()])
#eachLine.split() will break eachLine by whitespace-strings.
</code></pre>
<p>记住在这里捕获异常。</p>
<p>完整代码:</p>
<pre><code>x_table = []
for eachLine in open(filename_1, "r"):
x_table.append([int(k) for k in eachLine.split()])
</code></pre>
<p>numpy版本的完整代码:</p>
<pre><code>import numpy
x_table = numpy.loadtxt(open(filename_1,"r").read())
</code></pre>
<p>记住在这两个代码中捕获异常。</p>