Wie kann festgestellt werden, ob ein Numpy-Array eine bestimmte Zeile enthält?

Ermitteln, ob ein Numpy-Array eine bestimmte Zeile enthält

Bei der Arbeit mit Numpy-Arrays muss manchmal überprüft werden, ob eine bestimmte Zeile vorhanden ist innerhalb des Arrays. Im Gegensatz zu Standard-Python-Listen bieten Numpy-Arrays einzigartige Nuancen, die bei der Durchführung solcher Prüfungen spezielle Ansätze erfordern.

Numpy-Array-Unterschiede

Im Gegensatz zu Python-Arrays zeigen Numpy-Arrays ein unterschiedliches Verhalten, wenn Testen auf Zeilenexistenz mit dem in-Operator:

<code class="python"># Python Array
a = [[1, 2], [10, 20], [100, 200]]
[1, 2] in a  # True
[1, 20] in a  # False

# Numpy Array
a = np.array([[1, 2], [10, 20], [100, 200]])
np.array([1, 2]) in a  # True
np.array([1, 20]) in a  # True  (Unexpected)</code>

Effiziente Methoden

Um effizient auf Zeilenexistenz in Numpy-Arrays zu prüfen, ziehen Sie die folgenden Methoden in Betracht:

• .tolist() Konvertierung: Konvertieren Sie das Numpy-Array in eine Liste und verwenden Sie dann den In-Operator für die Liste:

<code class="python">[1, 2] in a.tolist()  # True
[1, 20] in a.tolist()  # False</code>

• Numpy-Ansicht:Verwenden Sie eine Ansicht des Arrays, um schnell die Existenz von Zeilen zu überprüfen:

<code class="python">any((a[:]==[1,2]).all(1))  # True
any((a[:]==[1,20]).all(1))  # False</code>

• Generator über Numpy:Generieren Sie über jede Zeile des Arrays und vergleichen Sie mit der Zielzeile:

<code class="python">any(([1, 2] == x).all() for x in a)  # Stops on first occurrence</code>

• Numpy-Logikfunktionen: Nutzen Sie Numpy-Logikfunktionen, um den Vergleich durchzuführen:

<code class="python">any(np.equal(a, [1, 2]).all(1))  # True</code>

Überlegungen zur Leistung

Die Leistung dieser Methoden variiert je nach Größe und Struktur des Arrays. Hier sind einige Timings für ein 300.000 x 3-Array:

early hit: [9000, 9001, 9002] in 300,000 elements:
    view: 0.01002 seconds
    python list: 0.00305 seconds
    gen over numpy: 0.06470 seconds
    logic equal: 0.00909 seconds

late hit: [899970, 899971, 899972] in 300,000 elements:
    view: 0.00936 seconds
    python list: 0.30604 seconds
    gen over numpy: 6.47660 seconds
    logic equal: 0.00965 seconds

Fazit

Für effiziente Überprüfungen der Zeilenexistenz in Numpy-Arrays wird empfohlen, entweder . tolist(), Numpy-Ansicht oder Numpy-Logikfunktionsmethoden. Die Generatormethode sollte aufgrund ihres erheblichen Leistungsaufwands vermieden werden.

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