mtx文件是按照稀疏矩阵格式存储的矩阵数据，可以按照以下步骤读取：
1、安装scanpy包
pip install scanpy
2、文件读取
import scanpy as sc adata = sc.read(filename) data = adata.X
第一行read之后返回的是annData，第二行通过.X操作得到的是矩阵数据
3、转换为稠密矩阵
data = data.todense()
直接得到的矩阵是稀疏形式的，通过todense函数可转换为稠密矩阵
补充：python读取各种文件方式
Json：
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=="": #跳过空行
continue
else:
if ctype==3: #若为3，则用datetime模块处理日期
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)
写EXCEL：
Excel_file = xlwt.Workbook()
sheet = Excel_file.add_sheet('sheet0')
header=[u'号码','日期top1','日期top2','日期top3']
#写入标题行：
for i in range(len(header)):
sheet.write(0,i,header[i])
#开始按行写入数据：
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个文件输出xls/"+str(fileName)+".xls")
CSV：
rawdata=pd.read_csv(address,skip_blank_lines=True) #参数为去除空行
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=0
a=[] #c存放第一行的列名
for line in rawdata:
if i==1: #默认第二行开始存储通话数据
a=line.split(',') #逗号作为分隔符
for j in range(len(a)): #查找指定列名所在的列下标
if (('-' in str(a[j]))or('/' in str(a[j]))): #判断日期所在列数
date_index=j #保存日期的列下标
elif str(a[j]).isdigit() and len(str(a[j]))>5: #默认全为数字组成的字符串为电话号码
phone_index=j
else:
pass
break
else:
i+=1
i=0
for line in rawdata:#开始转存数据：
if len(line)<10: #跳过空行
continue
data_line=line.split(',') #txt默认以','分隔数据
if i==0:
pass #第一行为列名，跳过
i+=1
else: #从第二行开始保存数据
start_time.append(data_line[date_index])
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
