lines = f.readlines()优化这段代码

可以使用 `with` 语句来自动关闭文件并且使用迭代器避免一次性读取所有行，从而避免读取大文件时出现内存问题。优化后的代码如下：

with open('file.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 处理每一行

这段代码会自动打开 `file.txt` 文件，并且每次迭代会读取一行数据，避免了将整个文件读取到内存中。同时，使用 `with` 语句会在处理完成后自动关闭文件。

相关问题

K = np.array([[97981909.8521,0,914.5],[0,97956658.9519,64.5],[0,0,1]]) D = np.array([0,0,-0,-0,0]) #外参矩阵R和T R是旋转矩阵 R = np.array([[1,-0,0],[-0,1,0],[-0,-0,1]]) T = np.array([-4.3939,-2.891,589187.672]) extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1))) # 投影矩阵 P P = K.dot(np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))) np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(P) with open('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt','r') as f: lines = f.readlines() dimiandian = [line.strip().split() for line in lines] doc_dimiandian = np.array([[float(x),float(y),float(z)]for x,y,z in dimiandian]) camera_point =extrinsic.dot(doc_dimiandian) pixel_point =P.dot(camera_point) u = pixel_point[0] / pixel_point[2] v = pixel_point[1] / pixel_point[2] print(u,v)这段代码如何优化可以将地面点坐标算出所对应的像素行列号

这段代码的性能瓶颈在于循环读取文件和计算矩阵乘积。可以优化的地方包括：

1. 将读取文件操作放在程序外部，避免每次运行程序都要重新读取文件。

2. 将矩阵乘积的计算分解成多个小的矩阵乘积，使用NumPy中的函数进行计算。

下面是优化后的代码：

import numpy as np

# 读取地面点坐标
dimiandian = np.loadtxt('C:\dimiandian\dimiandianzuobiao.txt')

# 内参矩阵K
K = np.array([[97981909.8521, 0, 914.5],
              [0, 97956658.9519, 64.5],
              [0, 0, 1]])

# 外参矩阵R和T
R = np.array([[1, 0, 0],
              [0, 1, 0],
              [0, 0, 1]])
T = np.array([-4.3939, -2.891, 589187.672])
extrinsic = np.hstack((R, T.reshape(3, 1)))

# 投影矩阵P
RT = np.hstack((R, T.reshape(-1, 1)))
P = K.dot(RT)

# 计算像素坐标
doc_dimiandian = np.hstack((dimiandian, np.ones((dimiandian.shape[0], 1))))
camera_point = extrinsic.dot(doc_dimiandian.T)
pixel_point = P.dot(camera_point)
uv = pixel_point[:2, :] / pixel_point[2, :]
print(uv.T)

优化后的代码使用NumPy的`loadtxt`函数一次性读取地面点坐标文件，并使用数组的广播功能进行矩阵乘积计算，避免了循环读取文件和矩阵乘积的操作，提高了代码的性能。

优化代码import os import re import pandas as pd from pandas import DataFrame lst1=[] lst2=[] path1 = r'D:\C-cn' path2 = r'D:\C-en' files1 = os.listdir(path1) files2 = os.listdir(path2) lst1=[] lst2=[] reg1=re.compile(r"[^。？！…]*[。？！……]") reg2=re.compile(r'.*\.[\n ]') df1 = [] df2 = [] for i in range(0,39): domain=os.path.abspath(r'D:\C-cn') file1=os.path.join(domain,files1[i]) fn = open(str(file1),encoding='gbk') f1 = fn.readlines() #print(f1) for line in f1: line=line.rstrip('\n') if "。" not in line: lst1.append(line) else: lis=reg1.findall(line) for j in lis: lst1.append(j) data1=DataFrame({"Chinese":lst1}) df1.append(data1) df1 = pd.concat(df1) df1.to_excel("Chinese.xlsx",index="false") for i in range(0,39): domains=os.path.abspath(r'D:\C-en') file2=os.path.join(domains,files2[i]) ft = open(str(file2),encoding='gbk') f2 = ft.readlines() print(f2) for line in f2: if "." not in line: line=line.rstrip("\n") lst2.append(line) else: liss=line.split(". ") for j in liss: j=j+"." lst2.append(j) data2=DataFrame({"English":lst2}) df2.append(data2) df2 = pd.concat(df2)# 合并所有数据 df2.to_excel("English.xlsx",index="false")

这段代码可以进行一些优化，包括：

1. 将重复的代码封装成函数，避免重复代码。

2. 不需要在每次迭代时都重新初始化 `lst1` 和 `lst2` 列表，可以将其初始化放在循环外面。

3. 在使用 `pandas` 库时，最好使用 `read_csv()` 函数和 `to_csv()` 函数，而不是 `DataFrame()` 和 `to_excel()` 函数。

下面是优化后的代码：

import os
import re
import pandas as pd

def get_sentences(file_path, regex):
    with open(file_path, encoding='gbk') as f:
        lines = f.readlines()
    sentences = []
    for line in lines:
        line = line.rstrip('\n')
        if "。" not in line:
            sentences.append(line)
        else:
            lis = regex.findall(line)
            for j in lis:
                sentences.append(j)
    return sentences

def get_english_sentences(file_path):
    with open(file_path, encoding='gbk') as f:
        lines = f.readlines()
    sentences = []
    for line in lines:
        if "." not in line:
            line = line.rstrip("\n")
            sentences.append(line)
        else:
            liss = line.split(". ")
            for j in liss:
                j = j + "."
                sentences.append(j)
    return sentences

path1 = r'D:\C-cn'
path2 = r'D:\C-en'
files1 = os.listdir(path1)
files2 = os.listdir(path2)

reg1 = re.compile(r"[^。？！…]*[。？！……]")
reg2 = re.compile(r'.*\.[\n ]')

lst1 = []
for i in range(0, 39):
    file1 = os.path.join(path1, files1[i])
    lst1 += get_sentences(file1, reg1)

lst2 = []
for i in range(0, 39):
    file2 = os.path.join(path2, files2[i])
    lst2 += get_english_sentences(file2)

df1 = pd.DataFrame({"Chinese": lst1})
df1.to_csv("Chinese.csv", index=False)

df2 = pd.DataFrame({"English": lst2})
df2.to_csv("English.csv", index=False)

这里将中文和英文的句子分别存储到了 `Chinese.csv` 和 `English.csv` 文件中，以便后续的处理和分析。