Python 与 matlab 读取能力对比

最新推荐文章于 2024-11-18 10:17:00 发布
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#python #matlab #读取能力对比

本文对比了使用Matlab与Python处理大规模24位有符号整型数据的性能。在读取54M字节的数据时，Matlab仅需1.91秒，而Python自行解析耗时37.5秒，调用rawulib库则缩短至14.68秒。文章深入探讨了不同工具在大数据读取效率上的差异。

由于项目原因，读取24位的有符号的整型 数据。

总字节数54000000=54M

三个字节表示一个数，数据大小：18000000=18 M

matlab:读取时间1.91 s

python:自己解析是37.5 s

           调用rawulib库解析时间是14.68 s

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通过loadmat方法加载数据后会返回一个Python字典的数据结构，我们可以查看数据关键字，代码如下：下边是关于数据集描述的文档，从中我们可以查看关于数据及更详细的描述，也可以验证通过Python加载后数据是否正确。从文档中可以看到，annotations变量中包含我们想要的结构数据，包括标签、图像文件名以及图像边界框信息，因此我们只需处理annotations变量并从中提取我们想要的信息。从.mat中提取的数据以numpy.ndarray格式存储，此数组中的项的数据类型是numpy.void。
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