NumPy 배열에서 값과 일치하는 행 인덱스를 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?

Numpy 배열에서 다양한 값의 행 인덱스 찾기

1. 문제 이해

X 배열과 searched_values ​​배열이 주어지면 searched_values의 해당 행과 일치하는 X의 행 인덱스를 찾는 작업입니다.

2. NumPy Broadcast를 이용한 접근

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

3. np.ravel_multi_index 및 np.in1d를 사용한 메모리 효율적인 접근 방식

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]

4. np.ravel_multi_index

np.ravel_multi_index를 이해하면 n차원 인덱스의 2D 배열을 선형 인덱스로 변환합니다. 예를 들어, X와 치수가 주어지면 다음과 같이 계산됩니다.

np.ravel_multi_index(X.T,dims)

결과는 [30, 66, 61, 24, 41]입니다. 여기서 각 숫자는 X의 해당 행에 해당하는 선형 인덱스를 나타냅니다.

5. 고유 선형 인덱스를 위한 차원 선택

고유 선형 인덱스를 생성하기 위해 np.ravel_multi_index에 대한 차원을 선택할 때 다음을 고려하십시오.

• 입력 배열(X)의 각 열은 하나의 축을 나타냅니다.
• 고유한 선형 인덱스를 보장하려면 각 축의 최대 스트레치를 고려해야 합니다. 각 열의 최대값에 1을 더한 값입니다.

주어진 X의 경우:

dims = X.max(0)+1 # [10, 7]

이렇게 하면 최소한 지정된 차원을 가진 그리드가 생성되어 고유한 선형 인덱스가 보장됩니다.

위 내용은 NumPy 배열에서 값과 일치하는 행 인덱스를 효율적으로 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!