时间戳

首页 > 解决方案 > 使用 python 从文件中加速 3d 数组填充

python - 使用 python 从文件中加速 3d 数组填充

问题描述

我正在使用 python 填充一个 3d 数组，每个数组元素代表一个像素。

我需要插入数组的值存储在一个非常大的 .txt 文件中（5600 万行，格式如下 - x、y、z、r、g、b）

现在我：

  1. 用零初始化 3d 数组。

  2. 逐行读取文件。

  3. 对于仅采用前 3 个元素 (x,y,z) 的每一行。

  4. 从 x 和 y 计算数组 location[i,j]

  5. 如果 array[i,j] 等于 0 --> 插入从文件中读取的行

  6. 否则跳到下一个文件

对于 5600 万行，我大约需要 160 秒

如何使用 python 加快速度？（GPU可用）

array = np.zeros((height, width), dtype=np.float32)

with open(point_cloud_file) as pc_file:
    while True:
        line = pc_file.readline()
        if not line:
            break
        nof_read_lines += 1

        new_line = line.strip()
        try:
            x, y, z, _, _, _ = new_line.split(',')
        except:
            nof_skipped_lines += 1
            continue

        # insert to array
        pixel_x = some calculation
        pixel_y = some calculation
        if 0 < pixel_x < width and 0 < pixel_y < height:
            if array[int(pixel_y), int(pixel_x), 0] == 0:
                array[int(pixel_y), int(pixel_x), :] = x, y, z
            else:
                nof_skipped_lines += 1  # pixel already filled with values

标签： pythongpunumbapoint-cloudsnumba-pro

解决方案

也许 readlines() 在这种情况下会有所帮助，此示例一次读取所有行并将整个文件加载到内存中：

with open('foo') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
    pass

但是您正在处理大型文本文件，因此您可以限制每个循环中的缓冲区使用

with open('foo') as f:
    while True:
        lines = f.readlines(8192)
        if not lines:
            break
        for line in lines:
            pass

file.readlines([sizehint]) sizehint 是根据文档的字节数

推荐阅读