Python 如何读取整数范围为0-255（表示图像的灰度像素）的文本文件并将其转换为2D数组？

我有一个文本文件，其中的整数范围为0-255（数字图像的灰度值），全部由制表符分隔。我想使用pandas/numpy读取该文件，并将其排列成一个二维数组，其中包含784列（表示每个图像的像素值）和与我拥有的样本图像数量相对应的行数。因此，每行将有784个整数（图像的28X28像素值）。我希望每组784个整数都有一个新行。该文件包含2561个图像的值，因此有（2561*784）=2007824个整数，全部由制表符分隔。所以我希望所有这些整数都被拆分并排列成一个2561行784列的数组

我想使用pandas/numpy读取文件，并将其排列成一个具有1列的二维数组

所以每行有784个整数

如果希望每行有784个整数，则需要784列

您可能可以这样做：

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images=pd.read\u csv（，sep=“\t”，header=None）

但是现在我得到了一行中所有整数的数据帧。我通过执行'df=df.values'将数据帧转换为数组，并尝试将其重塑为具有2561行（我拥有的图像数量）和784列（每个图像的像素值），但它给了我一个错误“无法将数组1的大小重塑为形状（2561784）。如果您可以发布代码的相关部分，那就太好了。否则很难知道你到底在做什么。是不是只有一行200。。。数字，或2561行，每行784列。在任何一种情况下，将文本加载到on integer数组后，都可以根据需要轻松地对其进行整形，例如，

arr.reformate（2561,28,28）

。您是否尝试过使用分隔符='\t'的

np.genfromtxt

？只是提醒一下，经常检查

shape

和

dtype

。不要猜测代码会这样做；测试一下。