加速2D numpy数组的迭代

Question

我需要用文本文件中的数据填充数组单元格，其中每一行代表一个项目，其列需要填充来自文本文件的数据，而不是其他行。 我使用numpy来迭代2D数组，但它如何才能提高性能呢？

items_list=(save_file+'list_items.txt')
item_ids=np.loadtxt(items_list,dtype='str')
num=len(item_ds)
print(num)

try:
   X=np.zeros(shape=(90532,9216))
   for i in range(0,num):
      #load the item features rom txt file to fill the matrix
      item_fea=head+'......%s.txt'%(item_ids[i])
      fea=np.loadtxt(item_fea,dtype='str')
      for j in range(0,9216):
          print(i,item_ids[i])
          X[i,j]=fea[j]
  print(X.shape)
  output=save_file+'......npy'
  np.save(output,X)
except:
print('error')
e=sys.exc_info()
print(e)
pass