Numpy 배열에서 일치하는 행을 효율적으로 검색하는 방법은 무엇입니까?

Numpy 배열에 일치하는 행이 있는지 효율적으로 확인하는 방법

Numpy 배열에 특정 행이 포함되어 있는지 확인하려면 작업을 종료하는 것이 중요합니다. 일치하는 항목이 발견되자마자 불필요한 반복을 피합니다.

가능한 해결 방법

• .tolist() 사용: 배열 변환 Python 목록에 추가하고 "in" 연산자를 사용합니다. 이 방법은 일치하는 행이 배열의 시작 부분 근처에 있는 경우 특히 효율적입니다.
• 뷰 사용: 배열의 뷰를 생성하여 대상 행과 행 단위 비교가 가능합니다.
• Numpy 목록 반복: 배열 요소를 생성하여 대상 행에 대해 각 행을 테스트합니다. 그러나 이 접근 방식은 비교적 느립니다.
• numpy 논리 함수 활용: np.equal()을 적용하여 요소별 비교를 수행한 다음 .all(1).any( ) 방법을 사용하여 대상과 일치하는 행이 있는지 확인합니다.

성능 비교

다양한 크기의 배열에서 이러한 방법을 테스트하면 numpy 루틴이 지속적으로 검색 성능이 우수하다는 것을 알 수 있습니다. 속도. 걸리는 시간은 일치 항목이 발견되거나 누락되었는지 여부와 무관합니다.

예를 들어, numpy "view" 메소드는 대상 행의 위치 또는 위치에 관계없이 약 0.01초 내에 300,000 x 3 요소 배열을 검색합니다.

반대로 Python의 "in" 연산자는 초기 일치의 경우 훨씬 더 빠를 수 있는 반면(예: 0.003초) 생성기 기술은 전체 검색의 경우 눈에 띄게 느립니다(예: 6.47초).

결론

Numpy 배열에서 효율적인 행 일치를 위해서는 np.equal()과 .all(1).any()를 결합하여 사용하는 것이 좋습니다. 검색 결과와 관계없이 일관된 성능을 제공합니다.

위 내용은 Numpy 배열에서 일치하는 행을 효율적으로 검색하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!