Python 将分隔符分隔的字符串转换为numpy数组的有效方法

我有一个字符串，如下所示：

1|234|4456|789

我必须把它转换成numpy数组。我想知道最有效的方法。因为我将调用这个函数超过5000万次

试试这个：

import numpy as np
s = '1|234|4456|789'
array = np.array([int(x) for x in s.split('|')])

。。。假设这些数字都是整数。如果没有，请将上述代码片段中的

int

替换为

float

编辑1:

或者，您也可以这样做，它将只创建一个中间列表（由

split（）

生成的中间列表）：

编辑2:

还有另一种方式，可能更快（谢谢大家的评论！）

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最快的方法是使用以下方法：

赢得一（1）个互联网

在下面的测量中，示例代码被缩短，以允许测试在一行上进行，而无需在可能的情况下滚动

对于那些不熟悉

timeit

的人

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最快、最简单的方法是使用jterrace建议的

numpy.fromstring

：

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.fromstring(s,dtype=int,sep='|')"
100000 loops, best of 3: 1.85 usec per loop

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以下三个示例将

string.split

与其他工具结合使用

string.split

与

numpy.fromiter

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.fromiter(s.split('|'),dtype=int)"
100000 loops, best of 3: 2.24 usec per loop

string.split

与

int（）

通过生成器表达式强制转换

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.array(int(x) for x in s.split('|'))"
100000 loops, best of 3: 3.12 usec per loop

string.split

与类型为

int

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.array(s.split('|'),dtype=int)"
100000 loops, best of 3: 9.22 usec per loop

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问题是它会生成一个包含字符串所有部分的内存列表。如果确实有5000万个部分，那么对于一个临时列表来说，这是一个很大的额外内存。@AdamMihalcin这实际上取决于使用的Python版本。在Python3中，列表是惰性计算的，不会创建中间列表。此外，OP说该函数将被调用5000万次，而不是说列表中有5000万个元素。@AdamMihalcin，即使您使用

imap

或生成器表达式？Oscar-在Python 3上，列表理解仍然会创建一个中间列表。您可以将其简化为

array=np.array（s.split（'|'），dtype=int）

。但这仍然给您留下了一个很大的内存列表。FWIW我发现np.fromiter（s.split（“|”）的速度快了好几倍。为什么我没有想到非常感谢你。。根据@bernie时间计算，效率相当高：）更好的解释速度差！

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.fromiter(s.split('|'),dtype=int)"
100000 loops, best of 3: 2.24 usec per loop

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.array(int(x) for x in s.split('|'))"
100000 loops, best of 3: 3.12 usec per loop

python -mtimeit -s"import numpy;s='1|2'" "numpy.array(s.split('|'),dtype=int)"
100000 loops, best of 3: 9.22 usec per loop