python - 从 1d numpy 数组生成分隔字符串的最快方法

Question

我有一个程序需要将许多大型一维 numpy float 组转换为分隔字符串。我发现这个操作相对于我程序中的数学运算非常慢，我想知道是否有办法加快它。例如，考虑以下循环，它在一个 numpy 数组中获取 100,000 个随机数，并将每个数组连接成一个逗号分隔的字符串。

import numpy as np
x = np.random.randn(100000)
for i in range(100):
    ",".join(map(str, x))

此循环大约需要 20 秒才能完成(总计，不是每个循环)。相比之下，考虑像元素乘法 (x*x) 这样的 100 个循环将花费不到 1/10 秒的时间来完成。显然，字符串连接操作会造成很大的性能瓶颈；在我的实际应用程序中，它将主导总运行时间。这让我想知道，有没有比 ",".join(map(str, x)) 更快的方法？由于 map() 是几乎所有处理时间发生的地方，这归结为是否有更快的方法将大量数字转换为字符串。

Answer 1

有点晚了，但这对我来说更快:

#generate an array with strings
x_arrstr = np.char.mod('%f', x)
#combine to a string
x_str = ",".join(x_arrstr)

在我的机器上加速大约 1.5 倍