fullStr.upper().split() 存储20000条数据怎么做？

如果要存储 20000 条数据，可以考虑使用 Python 中的一些高效的数据结构，例如迭代器、生成器、数组或者 NumPy 等库，以提高程序的性能和内存使用效率。

具体地，可以考虑使用 Python 中的生成器或者迭代器来逐条读取字符串数据并进行处理，以避免一次性将所有数据加载到内存中导致内存不足的情况。例如可以使用 `yield` 关键字来定义一个生成器函数，每次从输入字符串中读取一行数据并进行处理，然后返回处理后的结果。代码示例如下：

def process_data(fullStr):
    for line in fullStr.upper().split("\n"):
        yield line.split()

# 使用生成器逐条读取和处理数据
result = process_data(fullStr)
for i in range(20000):
    data = next(result)
    # 对每条数据进行处理
    # ...

在这个例子中，我们定义了一个名为 `process_data` 的生成器函数，通过 `yield` 关键字逐条生成字符串数据，并返回处理后的结果。然后在代码中使用 `next()` 函数依次从生成器中读取数据，并对每条数据进行处理。

此外，还可以考虑使用其他高效的数据结构，例如数组、NumPy 等库，以提高程序的性能和内存使用效率。具体使用哪种数据结构将取决于实际应用场景和数据处理需求。

相关问题

sigma.upper <- cov(upper)什么意思

这段代码的作用是计算数据框`upper`中各列之间的协方差矩阵，并将结果存储在`sigma.upper`变量中。

`cov`函数是R语言中计算协方差矩阵的函数，它可以接受一个矩阵或数据框作为输入，计算各列之间的协方差，并返回一个协方差矩阵。协方差矩阵是一个对称矩阵，其中第(i,j)个元素表示第i列和第j列之间的协方差。

在这段代码中，`cov(upper)`计算了`upper`数据框中各列之间的协方差，并将结果存储在`sigma.upper`变量中。`sigma.upper`是一个协方差矩阵，它的行和列分别对应于`upper`数据框中的列。协方差矩阵是一种常用的统计工具，可以用于分析变量之间的关系和方差的来源。

set.lower_bound和set.upper_bound

set.lower_bound和set.upper_bound是STL set容器中的两个函数，用于查找set中第一个大于等于某个值的元素和第一个大于某个值的元素。

具体来说，set.lower_bound函数接受一个参数，返回一个指向set中第一个大于等于该参数的元素的迭代器，如果不存在这样的元素，则返回set.end()。而set.upper_bound函数也接受一个参数，返回一个指向set中第一个大于该参数的元素的迭代器，如果不存在这样的元素，则返回set.end()。

下面是一个使用set.lower_bound和set.upper_bound的例子：

#include <iostream>
#include <set>

int main() {
    std::set<int> myset = {1, 2, 3, 4, 5};

    // 使用lower_bound查找第一个大于等于3的元素
    auto it = myset.lower_bound(3);
    if (it != myset.end()) {
        std::cout << "The first element >= 3 is " << *it << std::endl;
    }

    // 使用upper_bound查找第一个大于3的元素
    it = myset.upper_bound(3);
    if (it != myset.end()) {
        std::cout << "The first element > 3 is " << *it << std::endl;
    }

    return 0;
}

输出结果为：

The first element >= 3 is 3
The first element > 3 is 4