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yjcmwgk禁虫 (文坛精英)
密度泛函·小卒
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用Python读Gaussian的cube文件，速度很慢，怎么破？谢谢！！！ 已有4人参与
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向各位python大侠求教一个问题，谢谢各位！ 我正在用python读一个由Gaussian生成的cube文件。但是读文件读得非常慢，读一个6M多的cube文件，居然用了3分钟！ 具体问题如下： 用cubefile来打开某个cube文件。然后继续 我怀疑tmpline = tmplines[i-1]这句话拖累的速度？应该如何修改？非常感谢高手帮助！！ 感谢！！ |
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yjcmwgk
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2楼2014-10-04 11:08:58
【答案】应助回帖
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yjcmwgk: 金币+20, ★有帮助, 非常感谢，我后来用tmpp = ((' '.join(cubefile.readlines())).replace("/n"," ")).split()解决了 2014-10-05 16:10:10
gmy1990: 金币+3 2014-10-05 18:49:03
感谢参与，应助指数 +1
yjcmwgk: 金币+20, ★有帮助, 非常感谢，我后来用tmpp = ((' '.join(cubefile.readlines())).replace("/n"," ")).split()解决了 2014-10-05 16:10:10
gmy1990: 金币+3 2014-10-05 18:49:03
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试试这个，看看效果如何： [ code] tmplines = cubefile.readlines() tempstr = "".join(tmplines) #把list转化为str，形式应该是'num num ...num\nnum ...' tempstr = tempstr.replace('\n',' ') #把str中的'\n'替换为' ' tmpcubedata = tempstr.split(' ') #把str转为list n=0 numcount=len(tmpcubedata) #list的数据总数 for i in tmpcubedata: n+=1 if i%60000==0: print "Converting", cubefilename, "...... ", int(100.0*float(i)/float(numcount)), "%" #if i=="": #tmpcubedata.remove(i) #如果cubefile 文件中中间有空行，则需要这个功能 if tmpcubedata[-1]=="": del tmpcubedata[-1] #如果cubefile 文件以‘num\n‘结尾 print "Converting", cubefilename, "...... ", "100 %" [ /code] |
3楼2014-10-04 15:23:36
rh1127
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【答案】应助回帖
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yjcmwgk: 金币+20, ★有帮助, 非常感谢，我后来用tmpp = ((' '.join(cubefile.readlines())).replace("/n"," ")).split()解决了 2014-10-05 16:10:21
gmy1990: 金币+2 2014-10-05 18:49:14
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yjcmwgk: 金币+20, ★有帮助, 非常感谢，我后来用tmpp = ((' '.join(cubefile.readlines())).replace("/n"," ")).split()解决了 2014-10-05 16:10:21
gmy1990: 金币+2 2014-10-05 18:49:14
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用numpy和pandas模块儿来处理大型数组，比只用for循环速度快几十倍不止。python自带的循环未经优化，很忌讳来处理大型数组！ 希望对你有帮助。 |
4楼2014-10-05 09:21:10
magicmonk
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5楼2014-10-05 09:50:45
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【答案】应助回帖
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楼主，我亲自给你code的标准答案： —————————————————————— import numpy as np import string def readCube2Array(cubeFile): f=open(cubeFile,'r') lines=f.readlines() i=-1 for l in lines: i=i+1 if string.find(l,'E-')>0: break print i #找到第一行你需要存的数据 s=(''.join(lines[i:])).replace(" "," "  #将所有双空格换成一个空格s=s.replace("\n"," " #把所有换行符换成单个空格dataArray=np.fromstring(s,dtype=double, sep=' ') #调用numpy把字符串转成double类型的数组 return dataArray #返回你要的数组 filename='test677-ref.cube' #这是我的测试文件，是一个高斯09自带的cube文件，有九万多行数据 dArray=readCube2Array(filename) #这就是你想要的结果，根本不用看进度，瞬间完成 ——————————这个程序的执行时间我也看了———————————————— %timeit dArray=readCube2Array(filename) 30 30 30 30 1 loops, best of 3: 380 ms per loop 大概是380ms就能执行完一个cube文件的导出，我觉得绝对比你的程序块不止几十倍。 赶紧给分了，有问题给我留言！ |
6楼2014-10-05 14:43:33
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【答案】应助回帖
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import numpy as np import string def readCube2Array(cubeFile): f=open(cubeFile,'r') lines=f.readlines() i=-1 for l in lines: i=i+1 if string.find(l,'E-')>0: break print i s=(''.join(lines[i:])).replace(" "," " ) s=s.replace("\n"," " ) dataArray=np.fromstring(s,dtype=double, sep=' ') return dataArray filename='test677-ref.cube' dArray=readCube2Array(filename) |
7楼2014-10-05 14:47:08
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8楼2014-10-05 14:47:46
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gmy1990: 金币+3 2014-10-05 18:50:03
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yjcmwgk: 金币+10, ★有帮助, 非常感谢，我后来用tmpp = ((' '.join(cubefile.readlines())).replace("/n"," ")).split()解决了 2014-10-05 16:10:53
gmy1990: 金币+3 2014-10-05 18:50:03
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你的代码不pythonic，不易读也很低效， 这里给个例子，不知道是不是你要的功能 def readcube(cubefile): cubedata = [] with open(cubefile) as f: lines = f.readlines() # if cubefile is large, read it in streaming or blocks # handle headers here for line in lines[2:]: for item in line.split(): cubedata.append(eval(item)) return cubedata if __name__ == '__main__': testfile = 'test.cube' data = readcube(testfile) print(len(data)) print(data[:10]) print(data[-10:]) |
9楼2014-10-05 15:29:16
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10楼2014-10-05 19:31:58
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