Skuteczny sposób na konwersję ogranicznika oddzielone ciąg NumPy tablicę

Question

Mam String następująco:

1|234|4456|789 

muszę przekształcić go w NumPy array.I chcieliby wiedzieć najskuteczniejszy way.Since będę wywołanie tej funkcji ponad 50 milionów razy!

Answer 1

Najszybszym sposobem jest użycie metody numpy.fromstring:

>>> import numpy 
>>> data = "1|234|4456|789" 
>>> numpy.fromstring(data, dtype=int, sep="|") 
array([ 1, 234, 4456, 789]) 

Answer 2

Spróbuj tego:

import numpy as np 
s = '1|234|4456|789' 
array = np.array([int(x) for x in s.split('|')]) 

... Zakładając, że numery są ints. jeśli nie, zastąp int przez float w powyższym fragmencie kodu.

EDIT 1:

Alternatywnie, można to zrobić, stworzy tylko jeden listy pośredni (jednej generowane przez split()):

array = np.array(s.split('|'), dtype=int) 

EDIT 2:

A jeszcze inny sposób, prawdopodobnie szybciej (dzięki za wszystkie komentarze, chłopaki!):

array = np.fromiter(s.split("|"), dtype=int) 

Answer 3

@jterrace wygrywa jeden (1) internet.

W poniższych wymiarach przykładowy kod został skrócony, aby umożliwić testom dopasowanie do jednej linii bez przewijania tam, gdzie to możliwe.

Dla osób niezaznajomionych z timeitthe -s flag allows you to specify a bit of code which will only be executed once.

---

najszybszy i najmniej zaśmiecone sposobem jest użycie numpy.fromstring jak jterrace zasugerował:

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.fromstring(s,dtype=int,sep='|')" 
100000 loops, best of 3: 1.85 usec per loop 

---

Poniższe trzy przykłady użyć string.split w połączeniu z innym narzędziem.

string.split z numpy.fromiter

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.fromiter(s.split('|'),dtype=int)" 
100000 loops, best of 3: 2.24 usec per loop 

string.split z int() obsady za pośrednictwem generatora ekspresji

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.array(int(x) for x in s.split('|'))" 
100000 loops, best of 3: 3.12 usec per loop 

string.split z NumPy tablicy typu int

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.array(s.split('|'),dtype=int)" 
100000 loops, best of 3: 9.22 usec per loop