在Python中处理三维数组（矩阵）的最佳方法是什么？

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我有一个文本文件，其中包含一系列的二维矩阵（8x10），按日期排列，以这种方式组织。

#date_0 matrix 8x10 #date_1 matrix 8x10 ... #date_932 matrix 8x10

我想把它导入一个类似于数据框架的 "东西"（MultiIndex？），这样我就可以得到形状为（933, 8, 10）的 "东西"。所有的值都是用逗号分隔的，我做了read_csv，忽略了注释，所以现在我有一个形状为（7464, 11）的数据框。有11列而不是10列，因为每个矩阵看起来像这样。

#date_0 00,01,02,03,04,05,06,07,08,09, 10,11,12,13,14,15,16,17,18,19, ............................., 70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,

所以在最后一个逗号之后有一个/newLine，7464是因为933x8。

你有什么建议吗？我需要使用这个（933，8，10）数据集，连同另一个形状为（933，1，5）的数据集，来做一些回归/ML的事情。另一个数据集是一个由933个5维向量（一行5列）组成的时间序列。

任何建议都非常感谢，我对Python和ML是个新手。谢谢

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