Numpy 배열에 특정 행이 포함되어 있는지 확인하는 방법을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 전체 배열을 반복하지 않고. 이 최적화는 대규모 데이터 세트를 처리할 때 특히 중요합니다.
1. .tolist() 사용
파이썬적이고 간단한 비교를 위해 Numpy 배열을 목록으로 변환합니다.
2. 뷰 활용
배열 뷰를 생성하여 요소별 비교를 효율적으로 수행합니다.
3. 배열에 대해 생성
Numpy 배열에 대해 생성하여 각 행을 대상 행과 비교합니다. 이 방법은 대규모 배열의 경우 속도가 느릴 수 있습니다.
4. Numpy 논리 함수 사용
np.equal과 같은 Numpy의 논리 함수를 활용하여 효율적인 요소별 비교를 수행합니다.
성능이 저하되는 동안 각 방법은 배열의 크기와 검색 패턴에 따라 다르며 np.equal은 가장 빠른 순수 Numpy 옵션인 경향이 있습니다. 초기 적중의 경우 Python in 연산자가 약간 더 빠를 수 있습니다. 생성기 접근 방식은 배열의 많은 부분을 검색할 때 제대로 작동하지 않습니다.
벤치마크 비교 결과는 다음과 같습니다.
방법 | 시간(초) | 정확도 |
---|---|---|
보기 | 0.1 | 참 |
Python 목록 | 0.3 | 참 |
생성기 | 3.2 | 참 |
논리 같음 | 0.1 | 참 |
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