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我有巨大的 json 对象，其中包含我需要转换为 numpy 数组进行处理的 2D 坐标列表。
但是使用 json.loads 后跟 np.array() 太慢了。
有没有办法提高从 json 创建 numpy 数组的速度？
import json
import numpy as np
json_input = '{"rings" : [[[-8081441.0, 5685214.0], [-8081446.0, 5685216.0], [-8081442.0, 5685219.0], [-8081440.0, 5685211.0], [-8081441.0, 5685214.0]]]}'
dict = json.loads(json_input)
numpy_2d_arrays = [np.array(ring) for ring in dict["rings"]]
我会采取任何解决方案!
最佳答案
最简单的答案就是:
numpy_2d_arrays = np.array(dict["rings"])
因为这避免了在 Python 中显式循环你的数组，你可能会看到适度的加速。如果您可以控制 json_input 的创建，最好将其写为串行数组。一个版本是 here .
关于python - 将 JSON 字符串解析为 numpy 数组的最快方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41068942/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！