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python - 将 JSON 字符串解析为 numpy 数组的最快方法

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 20:23:48 36 4
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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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