Cómo leer un archivo de texto en una lista o matriz con Python

Estoy tratando de leer las líneas de un archivo de texto en una lista o matriz en python. Solo necesito poder acceder individualmente a cualquier elemento de la lista o matriz una vez creado.

El archivo de texto tiene el siguiente formato:

0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.

Donde ...está arriba, el archivo de texto real tiene cientos o miles de elementos más.

Estoy usando el siguiente código para intentar leer el archivo en una lista:

text_file = open("filename.dat", "r")
lines = text_file.readlines()
print lines
print len(lines)
text_file.close()

El resultado que obtengo es:

['0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.']
1

Aparentemente, está leyendo el archivo completo en una lista de un solo elemento, en lugar de una lista de elementos individuales. ¿Qué estoy haciendo mal?

Tendrá que dividir su cadena en una lista de valores usando split()

Entonces,

lines = text_file.read().split(',')

También puedes usar numpy loadtxt como

from numpy import loadtxt
lines = loadtxt("filename.dat", comments="#", delimiter=",", unpack=False)

Entonces desea crear una lista de listas ... Necesitamos comenzar con una lista vacía

list_of_lists = []

a continuación, leemos el contenido del archivo, línea por línea

with open('data') as f:
    for line in f:
        inner_list = [elt.strip() for elt in line.split(',')]
        # in alternative, if you need to use the file content as numbers
        # inner_list = [int(elt.strip()) for elt in line.split(',')]
        list_of_lists.append(inner_list)

Un caso de uso común es el de los datos en columnas, pero nuestras unidades de almacenamiento son las filas del archivo, que hemos leído una por una, por lo que es posible que desee transponer su lista de listas. Esto se puede hacer con el siguiente modismo

by_cols = zip(*list_of_lists)

Otro uso común es dar un nombre a cada columna.

col_names = ('apples sold', 'pears sold', 'apples revenue', 'pears revenue')
by_names = {}
for i, col_name in enumerate(col_names):
    by_names[col_name] = by_cols[i]

para que pueda operar con elementos de datos homogéneos

 mean_apple_prices = [money/fruits for money, fruits in
                     zip(by_names['apples revenue'], by_names['apples_sold'])]

La mayor parte de lo que he escrito se puede acelerar utilizando el csvmódulo, de la biblioteca estándar. Otro módulo de terceros es pandas, que le permite automatizar la mayoría de los aspectos de un análisis de datos típico (pero tiene una serie de dependencias).

Actualización Mientras que en Python 2 zip(*list_of_lists)devuelve una lista diferente (transpuesta) de listas, en Python 3 la situación ha cambiado y zip(*list_of_lists)devuelve un objeto zip que no es subscriptable.

Si necesita acceso indexado, puede usar

by_cols = list(zip(*list_of_lists))

eso te da una lista de listas en ambas versiones de Python.

Por otro lado, si no necesita acceso indexado y lo que desea es crear un diccionario indexado por nombres de columna, un objeto zip está bien ...

file = open('some_data.csv')
names = get_names(next(file))
columns = zip(*((x.strip() for x in line.split(',')) for line in file)))
d = {}
for name, column in zip(names, columns): d[name] = column

Esta pregunta es cómo leer los contenidos de valores separados por comas de un archivo en una lista iterable:

0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.

La forma más fácil de hacer esto es con el csvmódulo de la siguiente manera:

import csv
with open('filename.dat', newline='') as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Ahora, puedes iterar fácilmente spamreaderasí:

for row in spamreader:
    print(', '.join(row))

Ver documentación para más ejemplos.