在 NumPy 數組中尋找特定行的有效方法：問題和解決方案

高效查找NumPy 數組中特定行的實例

使用NumPy 數組時，可能會遇到需要確定是否array 包含特定行，但ndarray 的標準contains 方法會引發問題。本文針對此問題提出了高效且 Python 的解決方案。

一種方法涉及使用 .tolist() 將 NumPy 數組轉換為 Python 列表，並對列表執行成員資格檢查。

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

另一種方法是使用數組上的視圖並應用 .all(1) 函數將每一行與目標行按元素進行比較。

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

此外，可以在 NumPy 清單上產生潛在的效能提升。然而，如果沒有儘早找到結果，這種方法可能會效率低。

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

最後，NumPy 的邏輯函數提供了一種簡潔的方法來執行比較。

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

基準測試結果顯示無論命中或未命中情況如何，numpy 例程都會保持一致的搜尋速度。視圖、邏輯相等和 Python in 運算子方法在效率方面相當，但不建議使用 NumPy 上的生成器進行全數組搜尋。

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