Étant donné un tableau X et un ensemble de lignes cibles searched_values, la tâche consiste à récupérer les index de lignes correspondants. Ce problème peut être résolu efficacement à l'aide de diverses fonctions NumPy.
Une approche simple utilisant la diffusion :
np.where((X==searched_values[:,None]).all(-1))[1]
Pour une mémoire efficace, convertissez chaque ligne en un index linéaire unique et utilisez 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]
Une autre solution efficace en mémoire utilisant np.searchsorted :
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)]
Remarque : Cette approche suppose que chaque ligne de searched_values a une correspondance dans X.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!