用python构建文本文件的更快方法

我有两个3d numpy阵列，分别称为a和b，512x512x512。我需要将它们写入文本文件：

a1 b1
a2 b2
a3 b3
...

这可以通过三回路来实现：

lines = []
for x in range(nx):
    for y in range(ny):
        for z in range(nz):
            lines.append('{} {}'.format(a[x][y][z], b[x][y][z])
print('\n'.join(lines))

但这是残酷的缓慢（10分钟时，我宁愿在mac pro上几秒钟）

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我正在使用python 3.6，最新的numpy，我很乐意使用其他库，构建扩展，任何必要的东西。什么是加快速度的最佳方法？

如果不知道这三个数组中的数据类型，就很难理解您的问题，但是看起来

numpy.savetxt

可能对您有用

下面是它的工作原理：

import numpy as np
a = np.array(range(10))
np.savetxt("myfile.txt", a)

以下是文档：

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如果不知道这三个数组中的数据类型，就有点难以理解您的问题，但是看起来

numpy.savetxt

可能对您有用

下面是它的工作原理：

import numpy as np
a = np.array(range(10))
np.savetxt("myfile.txt", a)

以下是文档：

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您可以使用

np.stack

并将数组重塑为（-1,2）（两列）数组，然后使用

np.savetxt

：

a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
b = np.arange(8, 16).reshape(2,2,2)

np.stack([a, b], axis=-1).reshape(-1, 2)

#array([[ 0,  8],
#       [ 1,  9],
#       [ 2, 10],
#       [ 3, 11],
#       [ 4, 12],
#       [ 5, 13],
#       [ 6, 14],
#       [ 7, 15]])

然后，您可以将文件另存为：

np.savetxt("*.txt", np.stack([a, b], axis=-1).reshape(-1, 2), fmt="%d")

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您可以使用

np.stack

并将数组重塑为（-1,2）（两列）数组，然后使用

np.savetxt

：

a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
b = np.arange(8, 16).reshape(2,2,2)

np.stack([a, b], axis=-1).reshape(-1, 2)

#array([[ 0,  8],
#       [ 1,  9],
#       [ 2, 10],
#       [ 3, 11],
#       [ 4, 12],
#       [ 5, 13],
#       [ 6, 14],
#       [ 7, 15]])

然后，您可以将文件另存为：

np.savetxt("*.txt", np.stack([a, b], axis=-1).reshape(-1, 2), fmt="%d")

您可以使用flatte（）和dstack（），请参见下面的示例

a = np.random.random([5,5,5]).flatten()
b = np.random.random([5,5,5]).flatten()
c = np.dstack((a,b))
print c

将导致

[[[ 0.31314428  0.35367513]
  [ 0.9126653   0.40616986]
  [ 0.42339608  0.57728441]
  [ 0.50773896  0.15861347]
....

您可以使用flatte（）和dstack（），请参见下面的示例

a = np.random.random([5,5,5]).flatten()
b = np.random.random([5,5,5]).flatten()
c = np.dstack((a,b))
print c

将导致

[[[ 0.31314428  0.35367513]
  [ 0.9126653   0.40616986]
  [ 0.42339608  0.57728441]
  [ 0.50773896  0.15861347]
....

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哇，我肯定可以用谷歌搜索到这个，谢谢你提供了完整的例子@Henry您几乎不应该使用

numpy

为循环编写代码。至少，它承认失败了！哇，我肯定可以用谷歌搜索到这个，谢谢你提供了完整的例子@Henry您几乎不应该使用

numpy

为循环编写代码。至少，它承认失败了！但是savetxt需要一个二维数组，而savetxt需要一个二维数组