如何在Python中高效读取含方括号的.txt矩阵文件？

这里提供三种高效的方法解决你的问题，同时注意你的数据是浮点数，直接指定dtype='i'会丢失精度，建议先读取为浮点数再按需转换。

方法一：字符串预处理 + numpy.fromstring #

这种方法直接处理文件内容，移除干扰的方括号后快速加载，适合大矩阵场景：

import numpy as np

with open("testing789.txt", "r") as f:
    content = f.read()

# 移除所有方括号，解析为一维数组后重塑维度
matrix = np.fromstring(content.replace('[', '').replace(']', ''), dtype=np.float64, sep=' ')
matrix = matrix.reshape(10, 8)  # 根据你的矩阵维度调整

# 若确实需要整数类型，可转换
# matrix = matrix.astype(np.int32)
print(matrix)

方法二：用ast模块解析为Python列表再转numpy数组 #

利用ast.literal_eval安全解析字符串为原生列表，代码简洁可读性强：

import numpy as np
import ast

with open("testing789.txt", "r") as f:
    content = f.read()

# 解析为Python列表后转numpy数组
py_list = ast.literal_eval(content)
matrix = np.array(py_list, dtype=np.float64)

# 按需转换为整数
# matrix = matrix.astype(np.int32)
print(matrix)

方法三：预处理每行后使用np.loadtxt #

如果你更习惯使用np.loadtxt，可以先清理每行的方括号：

import numpy as np

def clean_line(line):
    return line.strip().replace('[', '').replace(']', '')

with open("testing789.txt", "r") as f:
    # 过滤空行并清理每行内容
    cleaned_content = [clean_line(line) for line in f if line.strip()]

matrix = np.loadtxt(cleaned_content, dtype=np.float64)

# 按需转换为整数
# matrix = matrix.astype(np.int32)
print(matrix)

注意：你的原始数据包含浮点数（比如0.26263508），直接用dtype='i'会导致转换错误或精度丢失，建议先以浮点数读取，再通过astype转换为整数类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rashid Abramov