高效的python数组到numpy数组的转换 [英] efficient python array to numpy array conversion

问题描述

我从 python 标准库中获得了一个数组格式的大数组(12 Mpix 的图像).由于我想对这些数组执行操作，我希望将其转换为一个 numpy 数组.我尝试了以下方法:

I get a big array (image with 12 Mpix) in the array format from the python standard lib. Since I want to perform operations on those array, I wish to convert it to a numpy array. I tried the following:

import numpy
import array
from datetime import datetime
test = array.array('d', [0]*12000000)
t = datetime.now()
numpy.array(test)
print datetime.now() - t

我在一两秒之间得到一个结果:相当于python中的一个循环.

I get a result between one or two seconds: equivalent to a loop in python.

有没有更有效的方法来进行这种转换?

Is there a more efficient way of doing this conversion?

推荐答案

np.array(test)                                       # 1.19s

np.fromiter(test, dtype=int)                         # 1.08s

np.frombuffer(test)                                  # 459ns !!!

这篇关于高效的python数组到numpy数组的转换的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！