与此形成鲜明对比的是另一位巨星——葡萄牙队的c罗。上赛季他虽说有42个进球，但经统计，他的效率不到10%。在这个习惯统计学的社会，c罗的42球从深层分析充满了水分。此外，他的球场道德也属于低劣派，假摔贯穿全场，无处不在，江湖人送外号 "跳水运动员 "，桃色风波更是五花八门，而两者后果呢？看看吧：梅西凭借着08—09赛季带领巴萨取得西甲、国王杯、欧洲冠军联赛三冠王，取得433分，获得金球奖，而c罗只有他的一半不到！
1.实例程序：
'''
数据文件：2.txt内容：（以空格分开每个数据）
1 2 2.5
3 4 4
7 8 7
'''
from numpy import *
A = zeros((3,3),dtype=float) #先创建一个 3x3的全零方阵A，并且数据的类型设置为float浮点型
f = open('2.txt') #打开数据文件文件
lines = f.readlines() #把全部数据文件读到一个列表lines中
A_row = 0 #表示矩阵的行，从0行开始
for line in lines: #把lines中的数据逐行读取出来
list = line.strip('\n').split(' ') #处理逐行数据：strip表示把头尾的'\n'去掉，split表示以空格来分割行数据，然后把处理后的行数据返回到list列表中
A[A_row:] = list[0:3] #把处理后的数据放到方阵A中。list[0:3]表示列表的0,1,2列数据放到矩阵A中的A_row行
A_row+=1 #然后方阵A的下一行接着读
#print(line)
print(A) #打印 方阵A里的数据
打印结果：
[[ 1. 2. 2.5]
[ 3. 4. 4. ]
[ 7. 8. 7. ]]
2.数据读入矩阵的逻辑：
为简单解释，例如我们要把：
1 2 3
4 5 6
7 8 9
读入矩阵中，以上述的代码为例：
当 A_row =0时，执行 A[A_row:] = list[0:3] 后矩阵A是：
| 1 | 2 | 3 |
| 1 | 2 | 3 |
| 1 | 2 | 3 |
当A_row = 1是，执行 A[A_row:] = list[0:3] 后矩阵A是：
| 1 | 2 | 3 |
| 4 | 5 | 6 |
| 4 | 5 | 6 |
当A_row = 2时，执行 A[A_row:] = list[0:3] 后矩阵A是：
| 1 | 2 | 3 |
| 4 | 5 | 6 |
| 7 | 8 | 9 |
也就是上述代码：
for line in lines: #先把逐行数据取出来
list = line.strip('\n').split(' ') #再通过处理，放回到list列表中
A[A_row:] = list[0:3] #然后把list列表的数据放到矩阵中
A_row+=1
所做的事。
以上这篇Python3 中把txt数据文件读入到矩阵中的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
