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我有一个 >100MB 的文件需要用 numpy.loadtxt() 读取
阅读部分是我代码中的主要瓶颈。对于 72MB 的文件，它需要 17.3s
是否可以使用 loadtxt()
如果可能，不拆分文件。
最佳答案
看起来 numpy.loadtxt() 是您的问题。
http://wesmckinney.com/blog/?p=543
http://codrspace.com/durden/performance-lessons-for-reading-ascii-files-into-numpy-arrays/
根据这些站点，您最好根本不使用 numpy 的加载函数。
pandas.read_csv 和 read_table 应该对 pandas 模块有帮助。
关于python - 使用 Numpy.loadtxt() 进行并行处理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22616283/
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