[已解决]numpy数据查找问题

bloodbat007

1. a=np.array([[1,2,3,4],
   
2.             [5,6,7,8],
   
3.             [9,10,11,12]])
   
4. 
   
5. b=np.array([[6,7],
   
6.             [10,11]])

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a,b内的数据为随机的
用什么算法能最快的从a中查找到b

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阿奇_o

2022-9-29 08:34:57

怎么才算最快呢？。。不知道是不是“最快”，仅供参考：

1. stmt = """\
   
2. a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
   
3. b=np.array([[6,7],[10,11]])
   
4. def isInA(a, b):
   
5.     af, bf = a.flatten(), b.flatten()
   
6.     #return sum(map(lambda _: _ in af, bf)) == len(bf)
   
7.     return all(map(lambda _: _ in af, bf))
   
8. 
   
9. isInA(a, b)
   
10. """
    
11. import timeit as t
    
12. t.timeit(stmt, setup="import numpy as np", number=1000)
    
13. 0.019886699999915436

复制代码

ps：如果改为 随机创建类似大小的a,b，大概要 0.04 秒   （当然还要看你的a,b具体是怎样的范围条件，以及硬件资源）

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阿奇_o

怎么才算最快呢？。。不知道是不是“最快”，仅供参考：

1. stmt = """\
   
2. a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
   
3. b=np.array([[6,7],[10,11]])
   
4. def isInA(a, b):
   
5.     af, bf = a.flatten(), b.flatten()
   
6.     #return sum(map(lambda _: _ in af, bf)) == len(bf)
   
7.     return all(map(lambda _: _ in af, bf))
   
8. 
   
9. isInA(a, b)
   
10. """
    
11. import timeit as t
    
12. t.timeit(stmt, setup="import numpy as np", number=1000)
    
13. 0.019886699999915436

复制代码

ps：如果改为 随机创建类似大小的a,b，大概要 0.04 秒   （当然还要看你的a,b具体是怎样的范围条件，以及硬件资源）

bloodbat007

阿奇_o 发表于 2022-9-29 14:21
怎么才算最快呢？。。不知道是不是“最快”，仅供参考：

我需要找到b在a中的位置