以下是将您提供的 C++ 函数 `ReadMatrix` 转换为等效 Python 版本的代码，并对其进行适当的调整以处理 CSV 文件： ```python import csv def read_matrix(file_name, dimension): # 初始化矩阵并设置默认值为 0 adjacency_matrix = [[0 for _ in range(dimension)] for _ in range(dimension)] # 打开文件并读取数据 with open(file_name, mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file: reader = csv.reader(file) row_idx = 0 for row in reader: if row_idx >= dimension: break # 如果行数超过维度限制，则停止读取 col_idx = 0 for value in row: if col_idx >= dimension: break # 如果列数超过维度限制，则跳过多余的数据 try: adjacency_matrix[row_idx][col_idx] = float(value.strip()) col_idx += 1 except ValueError: print(f"警告：无法解析数值 {value}，将其视为 0") adjacency_matrix[row_idx][col_idx] = 0 col_idx += 1 row_idx += 1 return adjacency_matrix # 示例调用 file_path = r"D:\Desktop\code\转python\code\2024_11_10\wuhan\wuhan.csv" dimension = 5 # 假设矩阵维度为 5x5 matrix = read_matrix(file_path, dimension) for row in matrix: print(row) ``` ### 解释： 1. **初始化矩阵** 使用列表推导式生成一个二维嵌套列表，默认所有元素均为 0。 2. **打开 CSV 文件** 利用了标准库模块 `csv` 来读取逗号分隔的数据，避免手动处理字符串分割的问题。 3. **逐行列出数据** 遍历每一行数据 (`row`) 并填充到对应的矩阵位置。如果某一行超过了指定的维度范围，则忽略剩余部分。 4. **错误处理** 添加了异常捕获机制（例如对非数字字符），以便更稳健地处理无效输入。 ---