NumPy 배열에서 특정 행의 인스턴스를 효율적으로 찾기

NumPy 배열로 작업할 때 배열에는 특정 행이 포함되어 있지만 ndarray의 표준 contains 메서드는 질문을 제기합니다. 이 기사에서는 이 문제에 대한 효율적이고 Python적인 솔루션을 제시합니다.

한 가지 접근 방식은 .tolist()를 사용하여 NumPy 배열을 Python 목록으로 변환하고 목록에서 멤버십 확인을 수행하는 것입니다.

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

또 다른 방법은 배열의 뷰를 사용하고 .all(1) 함수를 적용하여 각 행을 대상 행과 요소별로 비교하는 것입니다. .

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

또한 잠재적인 성능 향상을 위해 NumPy 목록을 생성할 수 있습니다. 그러나 결과가 조기에 발견되지 않으면 이 접근 방식은 비효율적일 수 있습니다.

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

마지막으로 NumPy의 논리 함수는 비교를 수행하는 간결한 방법을 제공합니다.

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

벤치마크 결과는 numpy 루틴이 적중 또는 실패 시나리오에 관계없이 일관된 검색 속도를 유지한다는 것을 나타냅니다. 연산자 접근 방식의 보기, 논리 동일 및 Python은 효율성 측면에서 비교할 수 있지만 NumPy에 대한 생성기는 전체 배열 검색에 권장되지 않습니다.