优化内存使用,df = pd.read_csv('point.txt', sep='\t', header=None) data = np.loadtxt('point.txt') # 获取第一列数据 col_1 = df.iloc[:, 0] col_2 = df.iloc[:, 1] # 计算dx值 dx = col_1.diff().mean() # 计算dy值 dy = col_2.diff().mean() # 计算最大值和最小值 X_max = col_1.max() X_min = col_1.min() Y_max = col_2.max() Y_min = col_2.min() l = X_max - X_min w = Y_max - Y_min m = round(l / dx + 1) n = round(w / dy) # 创建一个 m 行 n 列的矩阵,元素全部初始化为 0 matrix = np.zeros((m, n)) # 遍历数据,将满足条件的点置1 for i in range(len(data)): x = int((data[i, 0] - data[0, 0]) / data[0, 0]) y = int((data[i, 1] - data[0, 1]) / data[0, 1]) if (data[i, 0] - X_min - data[0, 0]) / dx > 0 and (data[i, 1] - Y_min - data[0, 1]) / dy > 0: matrix[x, y] = 1,将计算后的矩阵存储在文件里
时间: 2024-01-13 11:05:15 浏览: 27
这段代码中可以进行如下的优化:
1. 使用numpy的loadtxt()函数代替pandas的read_csv()函数读取数据。loadtxt()函数可以直接读取文本文件中的数据,并将其存储为numpy数组。
2. 使用numpy的diff()函数计算差分值,代替pandas的diff()函数。numpy的diff()函数可以直接对数组进行差分计算,而且效率更高。
3. 使用numpy的min()和max()函数计算最大值和最小值。numpy的min()和max()函数可以直接对数组进行最大值和最小值计算,而且效率更高。
4. 将数据存储到文件中时,可以使用numpy的savetxt()函数将计算后的矩阵存储到文件中。
优化后的代码如下:
```python
import numpy as np
# 读取数据
data = np.loadtxt('point.txt')
# 计算dx值和dy值
dx = np.diff(data[:, 0]).mean()
dy = np.diff(data[:, 1]).mean()
# 计算最大值和最小值
X_max, Y_max = np.max(data, axis=0)
X_min, Y_min = np.min(data, axis=0)
# 计算矩阵大小
l = X_max - X_min
w = Y_max - Y_min
m = round(l / dx + 1)
n = round(w / dy)
# 创建矩阵
matrix = np.zeros((m, n))
# 遍历数据,将满足条件的点置1
for i in range(len(data)):
x = int((data[i, 0] - data[0, 0]) / data[0, 0])
y = int((data[i, 1] - data[0, 1]) / data[0, 1])
if (data[i, 0] - X_min - data[0, 0]) / dx > 0 and (data[i, 1] - Y_min - data[0, 1]) / dy > 0:
matrix[x, y] = 1
# 将矩阵存储到文件
np.savetxt('matrix.txt', matrix, fmt='%d')
```
这样可以减少内存占用,并提高代码的效率。