用python填充数组（numpy）？

给定以下格式的文件：

a a 0
a b 1
a c 1
b b 0
b a 1
b c 1
c c 0
c a 1
c b 1

第三列是第一列和第二列中项目之间的距离。如果我将此类文件作为嵌套列表读入pyton，如何将其转换为对称矩阵，即

  a b c
a 0 1 1
b 1 0 1
b 1 1 0

?？我还希望包括列名和行名

我更愿意使用numpy来完成这项任务

有什么建议吗

谢谢， D

我不知道如何在numpy中标记行和列，所以我只制作了一个dict，将行标签映射到行索引，另一个dict对列执行相同的操作。如果您需要它，您可以制作一个反向贴图，如下所示，或者您可以制作行和列

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稍微不同的方法：

import numpy as np
# Load "Row Col Value" text file
ar = np.loadtxt('file.txt', [('R','|S1'), ('C','|S1'), ('V','i')])
names = np.unique(np.row_stack((ar['R'], ar['C']))).tolist()
vf = np.vectorize(lambda x: names.index(x), otypes='i')
# load them in an output array
out = np.empty((len(names), len(names)), 'i')
out[vf(ar['R']), vf(ar['C'])] = ar['V']

rows_reverse = dict((v, k) for k, v in rows)
cols_reverse = dict((v, k) for k, v in cols)

import numpy as np
# Load "Row Col Value" text file
ar = np.loadtxt('file.txt', [('R','|S1'), ('C','|S1'), ('V','i')])
names = np.unique(np.row_stack((ar['R'], ar['C']))).tolist()
vf = np.vectorize(lambda x: names.index(x), otypes='i')
# load them in an output array
out = np.empty((len(names), len(names)), 'i')
out[vf(ar['R']), vf(ar['C'])] = ar['V']