pandas序列化速度测试

本文探讨了在模型训练过程中,如何高效地缓存提取的特征,以加速后续处理流程。对比了txt、pickle和hdf格式,推荐使用pickle或hdf格式进行特征存储,以提高读写效率。

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txt>>pickle>hdf
以后模型提取特征需要缓存成pkl或hdf格式
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### Python与Simulink自动化测试开发 #### 使用Python对Simulink进行自动化测试的基础方法 通过Python实现Simulink的自动化测试,通常依赖于MathWorks官方提供的工具包`MATLAB Engine API for Python`[^4]。该API允许开发者调用MATLAB函数并与其交互,从而可以加载、运行和验证Simulink模型的行为。 以下是具体的技术路径: 1. **安装MATLAB引擎** 需要先下载并配置`MATLAB Engine API for Python`库。此过程涉及设置环境变量以及导入必要的模块到Python脚本中。 2. **启动MATLAB会话** 利用`matlab.engine.start_matlab()`命令来初始化一个MATLAB实例,在这个实例里能够执行所有的Simulink操作。 3. **加载Simulink模型** 调用MATLAB中的`sldemo_suspn_3dof`或其他自定义模型名称的方法将其载入内存以便后续处理。 4. **参数化输入信号** 创建或修改用于驱动模拟的数据源文件(如.mat格式),或者直接在代码内部生成这些数值序列作为激励条件传递给目标系统。 5. **执行仿真循环** 设置好时间步长和其他控制选项后,就可以触发仿真的开始了;期间还可以监控状态变化并通过回调机制捕获中间结果。 6. **收集输出数据** 当一轮试验结束时,提取响应曲线等相关指标保存至外部存储介质供后期分析评估之用。 7. **断言检查逻辑** 基于预期行为编写相应的判定准则,一旦检测到偏差超出容忍范围即报告失败情况。 下面给出一段示范性的程序清单展示上述流程概貌: ```python import matlab.engine def run_simulink_test(): try: eng = matlab.engine.start_matlab() # 启动Matlab引擎 model_name = 'sldemo_suspn_3dof' eng.open_system(model_name) # 打开指定的Simulink模型 input_signal = [i/10 for i in range(10)] # 构造简单线性上升沿作为输入刺激 output_data = eng.simulate_model(input_signal, nargout=1) expected_output = calculate_expected_values(input_signal) assert all(abs(a-b)<0.01 for a,b in zip(output_data,expected_output)), \ f"Test failed! Output mismatch detected." print("All tests passed successfully.") finally: if 'eng' in locals(): eng.quit() # 关闭Matlab引擎 def calculate_expected_values(inputs): """假设这里有一个计算期望值的具体算法""" pass # 实际业务逻辑需自行补充完善 ``` 以上片段仅作示意用途,请依据实际情况调整适配细节部分。 #### 工具链扩展建议 除了基本功能外,还可考虑引入其他辅助组件提升效率: - 测试管理框架:例如unittest、pytest等帮助组织大量独立case集合; - 数据解析插件:pandas/numpy加快批量预处理速度; - 报告生成功能:HTMLTestRunner可视化呈现最终结论。 ---
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