NumPy 배열에서 여러 값의 행 인덱스를 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?

NumPy 배열에서 여러 값의 행 인덱스 찾기

배열 X와 searched_values ​​대상 행 집합이 주어지면 작업은 해당 행 인덱스를 검색하는 것입니다. 이 문제는 다양한 NumPy 기능을 사용하여 효율적으로 해결할 수 있습니다.

접근 방식 1: 브로드캐스트

브로드캐스팅을 사용한 간단한 접근 방식:

np.where((X==searched_values[:,None]).all(-1))[1]

접근 방식 2: 메모리 효율적인 변환

메모리 효율성을 위해 각 행을 고유한 선형 인덱스로 변환하고 사용합니다. np.in1d:

dims = X.max(0)+1
out = np.where(np.in1d(np.ravel_multi_index(X.T,dims),\
                    np.ravel_multi_index(searched_values.T,dims)))[0]

접근 방식 3: 메모리 효율적인 검색

np.searchsorted를 사용하는 또 다른 메모리 효율적인 솔루션:

dims = X.max(0)+1
X1D = np.ravel_multi_index(X.T,dims)
searched_valuesID = np.ravel_multi_index(searched_values.T,dims)
sidx = X1D.argsort()
out = sidx[np.searchsorted(X1D,searched_valuesID,sorter=sidx)]

참고: 이 접근 방식은 searched_values의 각 행에 일치 항목이 있다고 가정합니다. X.

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