Finding the Index of Specific Values in a NumPy Array
Problem:
Given an array X, determine the row indices of specified values stored in searched_values. For instance, in the following example, we seek the indices for the values [4, 2], [3, 3], and [5, 6] within the array X.
X = np.array([[4, 2], [9, 3], [8, 5], [3, 3], [5, 6]]) searched_values = np.array([[4, 2], [3, 3], [5, 6]])
The desired output would be:
[0, 3, 4]
Solutions:
Approach 1: NumPy Broadcasting
を利用する方法です np.where とブロードキャスト機能は次のとおりです。
np.where((X == searched_values[:, None]).all(-1))[1]
Approach 2: Memory-Efficient Linear Index Conversion
NumPy の np.ravel_multi_index を使用して、各行を固有の線形インデックスに変換する方法があります。
dims = X.max(0) + 1 out = np.where(np.in1d(np.ravel_multi_index(X.T, dims), np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims)))[0]
Approach 3: Memory-Efficient and Optimized Linear Index Conversion
NumPy の np.searchsorted を使用して、線形インデックスを高速に見つけることもできます。
dims = X.max(0) + 1 X1D = np.ravel_multi_index(X.T, dims) searched_valuesID = np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims) sidx = X1D.argsort() out = sidx[np.searchsorted(X1D, searched_valuesID, sorter=sidx)]
np.ravel_multi_index の動作:
np.ravel_multi_index は、多次元インデックスの線形インデックス表現を作成します。各行を n 次元多次元配列のインデックスとして解釈し、対応する線形インデックスを生成します。
例えば、サンプルの配列 X に対して np.ravel_multi_index(X.T, dims) を適用すると、次のようになります。
np.ravel_multi_index(X.T, dims) # Output: array([30, 66, 61, 24, 41])
これは、配列 X の各行が持つ線形インデックスを表しています。この線形インデックスは、配列内の各行を一意に識別するために使用できます。
それぞれの方法に対応したサンプルコードは以下になります。
# Approach 1 print(np.where((X == searched_values[:, None]).all(-1))[1]) # Approach 2 dims = X.max(0) + 1 print(np.where(np.in1d(np.ravel_multi_index(X.T, dims), np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims)))[0]) # Approach 3 dims = X.max(0) + 1 X1D = np.ravel_multi_index(X.T, dims) searched_valuesID = np.ravel_multi_index(searched_values.T, dims) sidx = X1D.argsort() print(sidx[np.searchsorted(X1D, searched_valuesID, sorter=sidx)])
いずれかのアプローチを使用して、配列 X 内の特定の値の行インデックスを簡単に特定できます。
以上がNumPy 配列内の特定の値の行インデックスを効率的に見つけるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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