创建numpy阵列的速度比循环快

我有一个包含点云（大约100个激光雷达点）的阵列。我需要尽快创建一组numpy阵列

sweep = np.empty(
    shape=(len(sweep.points),),
    dtype=[
        ('point', np.float64, 3),
        ('intensity', np.float32),
        ## ..... more fields ....
    ]
)

for index, point in enumerate(sweep.points):
        sweep[index]['point'] = (point.x, point.y, point.z)
        sweep[index]['intensity'] = point.intensity
        ## ....more fields...

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编写显式循环效率很低，速度也很慢。有更好的方法吗？

使用列表理解来格式化数据并将其直接传递给numpy数组稍微快一点：

np.array([((point.x, point.y, point.z), point.intensity)
          for point in points],
         dtype=[('point', np.float64, 3),
                ('intensity', np.float32)])

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使用列表理解来格式化数据并将其直接传递给numpy数组稍微快一点：

np.array([((point.x, point.y, point.z), point.intensity)
          for point in points],
         dtype=[('point', np.float64, 3),
                ('intensity', np.float32)])

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如果这有关系的话，可能还要快5%左右。更改代码只需将np.array更改为np.fromiter，将列表理解更改为生成器表达式，并添加参数count=len（points）。实际上，有没有一种并行的方法来执行此操作？（显然，如果没有我明确地编写并行代码的话）可能还要快5%左右。更改代码只需将np.array更改为np.fromiter，将列表理解更改为生成器表达式，并添加参数count=len（points）。实际上，有没有一种并行的方法来执行此操作？（显然没有我明确地编写并行代码）我推断，

sweep

是一个

点

对象的列表，其中每个

点

都有您想要放置数组字段的属性，对吗？等等，这样不行。定义了

空

数组后，

扫描

现在是一个数组，而不是对象列表！我推断，

sweep

是一个

点

对象的列表，其中每个

点

都有要放置数组字段的属性，对吗？等等，这样不行。定义了

空

数组后，

扫描

现在是一个数组，而不是对象列表！