擅长:python、mysql、java
<p>当您处理大量的数字数据时,您应该真正使用<a href="http://www.numpy.org/" rel="nofollow">Numpy</a>,而不是纯python。这通常要快10倍以上,并且可以让您访问Matlab风格的复杂计算。我现在没有时间转换代码(有一个示例文件是最容易的),但是可以肯定的是,使用<a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.loadtxt.html" rel="nofollow">numpy.loadtxt</a>可以快速有效地读取文件的第二部分。跳过第一部分并转换为float的代码的第二部分可能可以这样完成:</p>
<pre><code>A, B, C = np.loadtxt('MY_TEXT_FILE.TXT', skiprows = cpt, unpack = True)
</code></pre>
<p>您可能想使用数据格式(通过添加<code>dtype = (int, int, float)</code>左右,不知道如何做到这一点),因为我猜前两列是整数。在</p>
<p>还要注意,numpy有一个<a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html" rel="nofollow">sparse matrix</a>数据类型可用。在</p>