mtx文件是按照稀疏矩陣格式存儲的矩陣數據，可以按照以下步驟讀取：

pip install scanpy2、文件讀取

import scanpy as sc adata = sc.read(filename)data = adata.X

第一行read之后返回的是annData，第二行通過.X操作得到的是矩陣數據

data = data.todense()

直接得到的矩陣是稀疏形式的，通過todense函數可轉換為稠密矩陣

補充：python讀取各種文件方式

use_time=[]with open(address,’r’) as f: #ubuntu mobile = json.load(f) calls = mobile['transactions'][0]['calls']for call in calls: use_time.append(str(call[’use_time’]))Excel：

rawdata1=open_workbook(address)rawdata=rawdata1.sheet_by_index(0)for i in range(1,rawdata.nrows): if rawdata.cell(i,date_index).value=='': #跳過空行continue else:if ctype==3: #若為3，則用datetime模塊處理日期 date1=rawdata.cell(i,date_index).value date2 = xldate_as_tuple(date1,0) date3=datetime(*date2) if '.' in str(rawdata.cell(i,phone_index).value):phone1=str(rawdata.cell(i,phone_index).value)[:-2] else:phone1=str(rawdata.cell(i,phone_index).value)寫EXCEL：

Excel_file = xlwt.Workbook() sheet = Excel_file.add_sheet(’sheet0’)header=[u’號碼’,’日期top1’,’日期top2’,’日期top3’]#寫入標題行：for i in range(len(header)): sheet.write(0,i,header[i])#開始按行寫入數據：for i in range(len(phonelist)): sheet.write(i+1,0,phonelist[i]) sheet.write(i+1,1,dic[str(phonelist[i])])#保存EXCEL：Excel_file.save('C:/Users/Desktop/100個文件輸出xls/'+str(fileName)+'.xls')CSV：

rawdata=pd.read_csv(address,skip_blank_lines=True) #參數為去除空行if ’start_time’ or ’begin_time’ in rawdata.columns: if ’start_time’ in rawdata.columns:start_time=rawdata[’start_time’] elif ’begin_time’ in rawdata.columns: start_time=rawdata[’begin_time’]txt：

rawdata=open(address,’r’)i=0a=[] #c存放第一行的列名for line in rawdata: if i==1: #默認第二行開始存儲通話數據a=line.split(’,’) #逗號作為分隔符for j in range(len(a)): #查找指定列名所在的列下標 if ((’-’ in str(a[j]))or(’/’ in str(a[j]))): #判斷日期所在列數date_index=j #保存日期的列下標 elif str(a[j]).isdigit() and len(str(a[j]))>5: #默認全為數字組成的字符串為電話號碼phone_index=j else:passbreak else:i+=1i=0for line in rawdata:#開始轉存數據： if len(line)<10: #跳過空行continue data_line=line.split(’,’) #txt默認以’,’分隔數據 if i==0:pass #第一行為列名，跳過i+=1 else: #從第二行開始保存數據start_time.append(data_line[date_index])

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。