python - 有效地求和矩阵和小向量

Question

我目前正在开发一个项目，我想对如何优化我的python脚本有一些想法。我不能真正给你明确的代码，因为我现在还没有它，但我对你可能有的任何建议感兴趣。

所以想法是读取.txt文件的行（大约80,000,000行）。我的函数的目的是返回一个矩阵，其中包含每行信息的总和。 基本上，.txt文件的每一行都包含由第一个单元格的位置（行，列）指示的矩阵的8个相邻单元格的垂直组。

例如，我的.txt文件的第一行是： 80 240 11011011 这意味着从第80行和第240列开始的8个单元格将增加指示值（第一个为1，第二个为1，第三个为0，......）

因此我的代码的主要模式如下：

resultMatrix = np.zeros((length,width))
for line in myTxtFile:
    tempList = line.split(" ")
    row = tempList[0]
    column = tempList[1]
    value = ...# We convert the "11011011" into an np.array of size 8
    matrixResult[:,column][row:row+8] += value
return resultMatrix

此功能实际上需要10分钟才能获得60,000,000行。而且我必须多次这样做你知道我如何优化它吗？

非常感谢你的帮助！