البحث عن مثيلات صف معين في مصفوفة NumPy بكفاءة

عند العمل مع مصفوفات NumPy، قد يواجه المرء الحاجة إلى تحديد ما إذا كان يحتوي المصفوفة على صف محدد، ولكن الطريقة القياسية التي تحتوي على لـ ndarray تثير الأسئلة. تقدم هذه المقالة حلولًا فعالة وبايثونية لهذه المشكلة.

يتضمن أحد الأساليب تحويل مصفوفة NumPy إلى قائمة Python باستخدام .tolist() وإجراء عمليات فحص العضوية في القائمة.

a = np.array([[1,2],[10,20],[100,200]])
[1,2] in a.tolist() # Returns True
[1,20] in a.tolist() # Returns False

هناك طريقة أخرى تتمثل في استخدام طريقة عرض على المصفوفة وتطبيق الدالة .all(1) لمقارنة كل صف مع عنصر الصف الهدف. .

any((a[:]==[1,2]).all(1)) # Returns True
any((a[:]==[1,20]).all(1)) # Returns False

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمرء إنشاء قائمة NumPy لتعزيز الأداء المحتمل. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا الأسلوب غير فعال إذا لم يتم العثور على النتيجة مبكرًا.

any(([1,2] == x).all() for x in a) # Stops on first occurrence

أخيرًا، توفر وظائف NumPy المنطقية طريقة موجزة لإجراء المقارنات.

any(np.equal(a,[1,2]).all(1)) # Returns True

تشير النتائج المعيارية إلى أن الإجراءات numpy تحافظ على سرعة بحث متسقة بغض النظر عن سيناريوهات النجاح أو الفشل. إن طرق العرض والمنطق المتساوي وPython في أساليب المشغل قابلة للمقارنة من حيث الكفاءة، بينما لا يُنصح باستخدام المولد الموجود فوق NumPy لعمليات البحث عن المصفوفة الكاملة.