我正在運行一些模擬過程太慢，因此我對我的代碼進行了剖析，發現超過90％的時間花在將（2D）numpy數組轉換爲字符串，如：將numpy數組轉換爲字符串的最有效方法
arr = np.ones(25000).reshape(5000,5)
s = '\n'.join('\t'.join([str(x) for x in row]) for row in arr]
我嘗試了很多不同的解決方案（使用地圖，將使用astype（STR）的陣列，鑄造到一個列表），但大多數只給了邊際改善。
最終我放棄了試圖將數組轉換爲字符串，並使用np.save(arr)，這給了一個2000X（！）加速其保存到自身的文件。有沒有辦法將數組寫成具有類似性能的文本文件？
將numpy數組轉換爲人類可讀形式決不會確定模擬的運行時間。事實上，它甚至不應該貢獻（顯着）。
您應該在不同的級別上解決這個問題。問問自己：你真的需要多長時間將數組寫入文件中人可讀的表單？它是否需要經常/經常發生，以至於它明顯決定了代碼的運行時間？只有當一次，當某個結果存在時，它是否足夠？
當你採取這種方法時，你可能不需要優化你當前的書寫方法。我可能想給一些數字。考慮到你的模擬需要大約一個小時（沒有將結果寫入磁盤）。我認爲那麼你同意，如果你的代碼花費了10秒的時間將結果寫入磁盤，這是可讀的。如果這需要10秒，1秒或100秒，那真的沒有關係。
如果出於某種原因，您確實需要定期將您的中間結果寫入磁盤以供日後處理 - 將頻率降至最低，並使用二進制數據格式。
嘗試使用np.savetxt（「file」，arr）。請參閱此處的文檔 - （http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.savetxt.html）。
是的，試過了，還是太慢了。 – 2015-02-10 18:39:44
因爲OP沒有提到他們試過這個，所以我並不完全贊同這裏的提議。國際海事組織你永遠不會像savetxt一樣快（這是針對C中的工作進行手工優化），所以這確實回答了這個問題。也就是說，Jan的答案是最好的 - 不要優化這個位/找出使用二進制數據的方法。 – 2015-02-10 19:10:23
是的，這就是我最終做的 - 每個模擬只需要大約1.5毫秒，然後轉換爲一個字符串需要大約500毫秒。 – 2015-02-10 18:39:18
那麼 - 你的問題解決了嗎？如果不是這樣：您需要執行多少次這些短模擬？什麼是輸出文件？對於人類還是機器？這些輸出文件有多大？ I/O是一個限制因素嗎？ – 2015-02-10 18:40:51
是的，問題解決了。我只是想知道是否有一種方法可以將numpy數組寫入字符串，其性能與np.save（fn，arr）相同。 – 2015-02-10 18:42:55