Question

我正在运行一些速度太慢的模拟，因此我对我的代码进行了分析，发现超过90％的时间用于将（2D）numpy数组转换为字符串，如：

arr = np.ones(25000).reshape(5000,5)
s = '\n'.join('\t'.join([str(x) for x in row]) for row in arr]

我尝试了一堆不同的解决方案（使用map，使用astype（str）转换数组，转换为列表）但大多数只给出了微小的改进。

最终我放弃了尝试将数组转换为字符串并使用np.save(arr)将其保存到文件中，这提供了 2000x （！）加速。有没有办法将数组写为具有类似性能的文本文件？

Answer 1

将numpy数组转换为人类可读的形式应该永远不会确定模拟的运行时间。事实上，它甚至不应该（显着）贡献。

您应该在不同的级别上解决此问题。问问自己：您是否真的需要经常以人类可读形式将数组写入文件？它是否经常/经常发生以至于显着决定了代码的运行时间？只有一次，当某个结果出现时，它是否足够？

采用这种方法时，您可能不需要优化当前的写入方法。我可能想给一些数字。考虑到您的模拟大约需要一个小时（不将结果写入磁盘）。我认为你同意，如果你的代码花了10秒钟将你的结果以人类可读的形式写入磁盘，那就没问题了。如果这需要10秒，1秒或100秒，那真的无关紧要。

如果出于某种原因，您确实需要定期将中间结果写入磁盘以供以后处理 - 最小化频率，并使用二进制数据格式。

Answer 2

尝试使用np.savetxt（“file”，arr）。请参阅此处的文档 - （http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.savetxt.html）。