import numpy import pandas as pd def read_asc(filepath): asc_file = pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True) file = numpy.array(asc_file) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): data = [] for item in file: sh = item[4] if "107" == sh: data.append(item) data = numpy.array(data) return data def filter_step_size(data): success_sum = 0 fail_sum = 0 result = [] for i in range(len(data) - 1): diff = data[:, 0][i + 1] - data[:, 0][i] if 0.090 < diff < 0.110: success_sum += 1 else: fail_sum += 1 result.append((data[:, 0][i], data[:, 0][i + 1], diff)) print("步长通过数{}".format(success_sum)) print("步长未通过数{}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(numpy.array(result)) if __name__ == '__main__': read_asc("E:\package\databin 7-11-2023 9-12-31 am Messages File.asc") 优化这段代码，使执行效率变高

为了优化这段代码的执行效率，可以考虑以下几点：

1. 减少不必要的循环：在 `filter_step_size` 函数中，可以使用向量化操作来计算差值，并使用 NumPy 的布尔索引来筛选满足条件的数据。这样可以避免使用循环和判断语句，提高执行效率。

2. 使用适当的数据结构：在 `filter_step_size` 函数中，使用了一个列表 `result` 来存储不满足条件的数据。但是，在每次迭代中，通过 `result.append` 的方式向列表中添加元素，这会导致每次添加都需要重新分配内存，效率较低。可以考虑使用 NumPy 的数组来存储结果，并预先分配足够的空间。

下面是优化后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd


def read_asc(filepath):
    asc_file = pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None,
                           index_col=False, header=None, skipinitialspace=True)
    file = np.array(asc_file)

    data = read_message(file)
    filter_step_size(data)


def read_message(file):
    mask = file[:, 4] == "107"
    data = file[mask]
    return data


def filter_step_size(data):
    diff = np.diff(data[:, 0])
    mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110)
    success_sum = np.count_nonzero(mask)
    fail_sum = len(mask) - success_sum

    result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff))
    result = result[~mask]

    print("步长通过数: {}".format(success_sum))
    print("步长未通过数: {}".format(fail_sum))
    print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：")
    print(result)


if __name__ == '__main__':
    read_asc("E:\package\databin 7-11-2023 9-12-31 am Messages File.asc")

这样优化后的代码将会更高效地执行。注意，这里使用了 NumPy 的函数和操作来进行向量化计算和逻辑运算，以提高执行效率。