Question

Matlab函数fscanf()似乎非常强大。在python（或numpy）中是否有相同的相同内容？

具体来说，我想从文件中读取一个矩阵，但我不想遍历每一行来读取矩阵。这种东西（从matlab读取2D 1000x1000矩阵）：

matrix = fscanf(fopen('input.txt'),'%d',[1000,1000]);

Answer 1

Python没有内置的fscanf函数。最接近的方法是逐行读取文件并使用正则表达式。

然而，

Numpy（类似Matlab的Python库）有一个允许从内容中读取文件并构造数组的函数：numpy.fromfile（或者，如其他答案所示），numpy.loadtxt在这种情况下可能更合适。）

Answer 2

我很确定没有，但迭代并不太难。这样就可以了：

matrix = []
for i in open('input.txt'):
    matrix.append( map(int, i.split()) )

如果你需要更复杂的东西（即不仅仅是用单个字符分隔的整数），正则表达式可能就是这样。

Answer 3

我认为Wookai的回答是不正确的。我认为numpy.loadtxt就是您所寻找的。

Answer 4

你看过numpy吗？ - http://www.scipy.org/Download

顺便说一下，fscanf在内部以列顺序存储数据 - 所以我认为不会有任何效率提升。 http://www.mathworks.com/help/techdoc/ref/fscanf.html

Answer 5

我认为这样做的pythonic方法是打开文件并使用列表推导将数据读入list list个。

（为了清晰起见，我使用字符串中的数据，并使用StringIO从文件中读取数据。）

>>> from cStringIO import StringIO
>>> data_file="1 2 3 4 5 6\n7 8 9 10 11 12\n13 14 15 16 17 18\n19 20 21 22 23 24\n"
>>> reader=StringIO(data_file)
>>> array=[map(int, reader.readline().split()) for i in xrange(4)]
>>> array
[[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22, 23, 24]]

如前所述，numpy有一种更直接的方法。

Python中的Matlab'fscanf'相当于什么？

5 个答案: