如何提高从迭代器加载ndarray的效率？

从迭代器加载ndarray的效率可以通过以下几个方面进行提高：

使用适当的迭代器：选择合适的迭代器类型可以提高加载效率。在NumPy中，可以使用fromiter函数来从迭代器加载数据，并指定数据类型。
预分配ndarray空间：在加载数据之前，可以通过预先分配ndarray的空间来提高效率。可以使用numpy.empty或numpy.zeros函数创建一个空的ndarray，并在加载数据时直接填充。
使用向量化操作：尽量避免使用循环来逐个元素加载数据，而是使用向量化操作来一次性加载多个元素。NumPy提供了许多向量化函数和操作，如numpy.vectorize、numpy.fromiter等。
使用内存映射：如果数据集非常大，无法一次性加载到内存中，可以考虑使用内存映射技术。NumPy提供了numpy.memmap函数，可以将大型数据集映射到内存中的ndarray，实现按需加载。
优化迭代器的数据生成过程：如果迭代器的数据生成过程比较耗时，可以考虑对其进行优化。例如，可以使用生成器函数来生成数据，或者使用多线程/多进程技术来并行生成数据。
使用并行计算：如果硬件条件允许，可以考虑使用并行计算来加速数据加载过程。可以使用NumPy的并行计算库numpy.dask或其他并行计算框架来实现。

总结起来，提高从迭代器加载ndarray的效率可以通过选择合适的迭代器、预分配ndarray空间、使用向量化操作、使用内存映射、优化迭代器的数据生成过程以及使用并行计算等方法来实现。具体的实现方式可以根据具体的场景和需求进行选择。