在python中的二维数组中搜索一维数组答案

【问题标题】：Searching 1d array in 2d array in python在python中的二维数组中搜索一维数组
【发布时间】：2021-06-22 00:03:39
【问题描述】：

假设我有一个巨大的 2D 数据库，形状为 (1.2mil, 6)。

我想在big_DB 中找到一维数组(1, 6) 的索引。实际上，我一次要搜索 64 个这样的向量，形状为 (64, 6)。

这是我的代码：

for data in range(64): # I have 64 1d arrays to find
    self.idx = np.where((big_DB == arrays[data]).all(axis=1))

这需要 0.043 秒（对于所有 64 个阵列）。有没有更快的方法来做到这一点？我的项目将调用搜索功能超过 40,000 次。

编辑） big_DB 是 itertools.product 的结果，行中唯一，浮点数。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我能够让它工作的最快方法是使用 Python 的内置 dict 类型使用 O(1) 查找。您需要预处理您的数据库，这可能最多需要一两秒钟，但查找从我机器上的 >100ms 到

为了制作查找哈希表，我将big_DB 的每一行都转换为一个字节对象。这构成了关键。然后值是每个元素的索引，因为这就是您想要进行查找的方式：

dt = f'V{big_DB.shape[1] * big_DB.dtype.itemsize}'
dict_db = dict(zip(map(np.void.item, np.squeeze(big_DB.view(dt))), range(len(big_DB))))

生成的查找很简单

idx = dict_db[x.view(dt).item()]

【讨论】：