Python没有内置的fscanf函数，最接近的方法是逐行读取文件并使用正则表达式。
但是，Numpy（类似于Matlab的Python库）有一个函数，允许读取文件并根据其内容构造数组：numpy.fromfile（或者，如其他答复所建议，numpy.loadtxt可能更适合这种情况）。

我很确定没有，但是迭代并不难，可以这样做：

matrix = []
for i in open('input.txt'):
    matrix.append( map(int, i.split()) )

如果你需要更复杂的东西（例如，不仅仅是用单个字符分隔的整数），正则表达式可能是一种选择。

我认为伍凯的答案是不正确的。我认为numpy.loadtxt是你要找的。

你看过那比吗？-http://www.scipy.org/Download
顺便说一下，fscanf内部按列顺序存储数据-所以我不认为会有任何效率增益。http://www.mathworks.com/help/techdoc/ref/fscanf.html

我认为Python的方法是打开文件并使用列表解析将数据读入list的list。
（为了清楚起见，我使用字符串中的数据，并使用StringIO像从文件中一样阅读它。）

>>> from cStringIO import StringIO
>>> data_file="1 2 3 4 5 6\n7 8 9 10 11 12\n13 14 15 16 17 18\n19 20 21 22 23 24\n"
>>> reader=StringIO(data_file)
>>> array=[map(int, reader.readline().split()) for i in xrange(4)]
>>> array
[[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22, 23, 24]]

正如前面的回答提到的，numpy有一个更直接的方法。