注释
- dtype=np.int代表导入数据的格式为整数
- delimiter=’,'代表原始数据的存储格式为以‘,’为间隔
- 原始文件中以‘#’开头的行代表被注释,不会被np.loadtxt读取
- 通过[[0] * b for i in range(a)]的方式初始化一个x[a][b]的二维数组
- np.savetxt()函数可以用来保存数据,第一个参数为保存数据的路径,其中C是自定义的文件名,如果该文件不存在,则会自动生成一个C文件,第二个参数为需要保存的数据,fmt是数据储存的格式,%d表示以整数储存,delimiter为数据间的分隔符,header为头标,footer为尾标
源码
#import random
import numpy as np
A = np.loadtxt('/Volumes/Cheney/A.txt',dtype=np.int,delimiter=',')
B = np.loadtxt('/Volumes/Cheney/B.txt',dtype=np.int,delimiter=',')
colA=(len(A[0]))#矩阵A的列数
rowA=(len(A))#矩阵A的行数
colB=(len(B[0]))#矩阵B的列数
rowB=(len(B))#矩阵B的行数
colC=colB#矩阵C的列数
rowC=rowA#矩阵C的行数
#rowA=colB=rowC
C = [[0] * colC for i in range(rowC)] #初始化C
print(A)
print(B)
#矩阵乘法
for i in range(rowC):
for j in range(colC):
#遍历每一个元素
for k in range(colC):
C[i][j]+=A[i][k]*B[k][j]
print(C)
#保存
np.savetxt(r'/Volumes/Cheney/C.txt',C,fmt="%d", delimiter=',', header=str(rowC)+"行,"+str(colC)+"列",footer='By Accelerator')
效果
A和B两个源文件
矩阵A*B得到的C文件