如何将Fortran输出的PETSc mpiaij格式ASCII稀疏矩阵导入Python？

针对你遇到的mpiaij矩阵导入Python的问题，这里有两个实用且优雅的解决方案，从原生工具到手动解析都覆盖到了：

方法一：用petsc4py直接读取（最推荐） #

其实petsc4py本身完全支持读取PETSc的ASCII格式矩阵，这应该是最省心的方式，不需要自己写解析逻辑，还能保留矩阵的原生属性。试试这段代码：

import petsc4py
petsc4py.init()
from petsc4py import PETSc

# 初始化并读取ASCII矩阵文件
A = PETSc.Mat().create()
# 替换成你的实际矩阵文件名
A.load('matrix.ascii', PETSc.Mat.FileMode.READ)

# 若需要转换成scipy稀疏矩阵方便后续分析（比如用scipy的线性代数工具）
import scipy.sparse as sp
scipy_sparse_matrix = sp.csr_matrix(A.getValuesCSR())

这个方法的优势在于完全利用PETSc的原生IO能力，避免手动解析可能出现的格式兼容问题，而且如果你的矩阵是分布式的，还能保留其分布式结构，方便后续用petsc4py做进一步计算。

方法二：手动正则解析（当petsc4py读取有问题时） #

如果因为某些原因petsc4py读取不顺利，我们可以用正则表达式精准提取ASCII文件中的行号、列号和数值，然后构建scipy稀疏矩阵。针对你给出的格式，这段代码应该能完美适配：

import re
import scipy.sparse as sp

# 定义匹配行和元素的正则表达式
row_regex = re.compile(r'row (\d+):(.*)')
elem_regex = re.compile(r'\((\d+), ([\d.e+-]+)\)')

rows = []
cols = []
values = []

with open('matrix.ascii', 'r') as f:
    for line in f:
        # 跳过开头的描述行
        if line.startswith('Mat Object'):
            continue
        # 匹配当前行的行号和元素内容
        row_match = row_regex.match(line.strip())
        if not row_match:
            continue
        row_idx = int(row_match.group(1))
        elem_content = row_match.group(2)
        # 逐个提取该行的非零元素
        for elem_match in elem_regex.finditer(elem_content):
            col_idx = int(elem_match.group(1))
            val = float(elem_match.group(2))
            rows.append(row_idx)
            cols.append(col_idx)
            values.append(val)

# 构建CSR格式的稀疏矩阵
max_row = max(rows) + 1
max_col = max(cols) + 1
final_matrix = sp.csr_matrix((values, (rows, cols)), shape=(max_row, max_col))

注意事项 #

• 如果你的ASCII文件是由多个MPI进程分别输出的，可能需要先合并所有进程的输出文件，再进行解析。
• 正则表达式已经适配了科学计数法（比如9.37151e-05），不用担心数值格式问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maurice