在这里尝试一下，首先拆分每行，你会得到一个字符串形式的数字列表，所以可以使用map函数将其更改为int：

with open('file.txt', 'r') as f:
    k = [list(map(int,i.split())) for i in f.readlines()]
    print(k)

int不关心换行符，因此您可以跳过剥离这些字符。

>>> fake_file = '3 8 6 9 4\n4 3 0 8 6\n2 8 3 6 9\n3 7 9 0 3\n'.splitlines()
>>> [[int(x) for x in line.split()] for line in fake_file]
[[3, 8, 6, 9, 4], [4, 3, 0, 8, 6], [2, 8, 3, 6, 9], [3, 7, 9, 0, 3]]

请注意，pandas和numpy提供了用于阅读数据的高级功能，例如：例如numpy.loadtxt或pandas.read_csv。

您不需要分别应用str.strip和str.split。相反，将它们合并到一个操作中。列表解析是通过定义一个列表元素，然后在for循环上进行迭代来构造的。
还要注意，没有参数的str.strip将处理\n以及空白。类似地，不带参数的str.split将被空格分隔。

from io import StringIO

x = StringIO("""3 8 6 9 4
4 3 0 8 6
2 8 3 6 9
3 7 9 0 3""")

# replace x with open('some_file.txt', 'r')
with x as grid:
    list_of_lists = [[int(elm) for elm in line.strip().split()] for line in grid]

结果：

print(list_of_lists)

[[3, 8, 6, 9, 4],
 [4, 3, 0, 8, 6],
 [2, 8, 3, 6, 9],
 [3, 7, 9, 0, 3]]

使用内置插件，使用map稍微更有效：

list_of_lists = [list(map(int, line.strip().split())) for line in grid]

你可以使用Map功能

grid = open('some.txt', 'r')
lines = [line.strip('\n') for line in grid]

list_of_lists = []

f = lambda line: [int(elm) for elm in line.split(' ')]
list_of_lists = map(f, lines)
print(list_of_lists)

或者你可以实现它更短

f = lambda line: map(int, line.split(' '))
list_of_lists = map(f, lines)
print(list_of_lists)