Numpy 配列の一致する行を効率的にチェックする方法
Numpy 配列に特定の行が含まれているかどうかを判断するには、操作を終了することが重要です一致が見つかるとすぐに、不必要な反復を回避します。
考えられる解決策
パフォーマンスの比較
さまざまなサイズの配列でこれらのメソッドをテストすると、numpy ルーチンが一貫して検索で優れていることがわかります。スピード。かかる時間は、一致が見つかるか見つからないかには関係ありません。
たとえば、numpy の「view」メソッドは、ターゲット行がどこにあるか、またはどこにあるかに関係なく、300,000 x 3 要素の配列を約 0.01 秒で検索します。
対照的に、Python の "in" 演算子は初期の一致では大幅に高速化できます (例: 0.003 秒) が、ジェネレーター技術は網羅的な検索では著しく遅くなります (例: 6.47 秒)。
結論
Numpy 配列で効率的に行マッチングを行うには、np.equal() と .all(1).any() を組み合わせて使用することをお勧めします。検索結果に関係なく、一貫したパフォーマンスを提供します。
以上がNumpy 配列で一致する行を効率的に検索するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。