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我需要读取一个 2.5gb 大的文件。我使用以下语法：

import numpy as np
limit=4269*352*288*3
mat1=np.zeros(limit, dtype='uint8')
mat1=np.fromfile("path/to/file", "uint8", limit)

我现在需要重塑这个数组：

mat_new=np.zeros([4269, 288, 352, 3], dtype='uint8')
mat_new=np.transpose(np.reshape(mat1,[4269,3,288,352]), [0,2,3,1])

这在我的 4gb ram i7 第二代系统上大约需要 35 秒。任何方式我都可以让它更快。因为这只是我的计划的开始，还有更复杂的事情要发生。以后我不需要mat1了！

此外，由于 Python 给了我“达到最大内存”错误，所以我只读取了一半的文件。

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读取1.25GB数据大约需要18秒

它大约是 70MB/s，即速度可能受到磁盘 I/O 性能的限制。

如果您不需要整个文件；你可以使用numpy.memmap：

mat = np.memmap("path/to/file", shape=(4269,288,352,3))

为避免内存错误，请使用就地操作，例如：

mat_new = mat1.transpose(0,2,3,1) # no data copying

同样正如@HYRY 所说，删除不必要np.zeros()的 .

于 2013-04-17T08:05:38.460 回答