更快地找到满足条件的索引的方法答案

【问题标题】：Faster way to find indexes that satisfy the condition更快地找到满足条件的索引的方法
【发布时间】：2023-02-25 03:54:00
【问题描述】：

我想在给定的索引中找到满足 2 个条件的所有索引。像下面这样，

# the given indexes: id
id = np.array([4,6,2,3,1,9])
array1 = np.array([1,3,5,3,2,3,1,1,3,6,7,9])
array2 = np.array([1,3,1,1,3,3,6,7,9,5,3,2])
threshold1 = 1
threshold2 = 2

Result = id[(threshold1 < array1[id]) & (threshold2 < array2[id])]
print(Result)

-> [4 1 9]

由于我需要在 for 循环中计算结果，因此我想找到一种更快的方法来完成它。有什么建议吗？另外，在 for 循环中使用 np.array 或 np.where 似乎很慢，我应该在列表中这样做吗？

多谢。

【问题讨论】：

“在 for 循环中计算结果”——循环的是什么？显示那个循环
通常使用 numpy 的操作非常快（可能比某些常规 python 函数更快）。您可能需要以某种方式降低搜索的复杂性。
请阐明您的具体问题或提供更多详细信息以准确突出您的需求。正如目前所写的那样，很难准确地说出你在问什么。

标签： python numpy

【解决方案1】：

据我所知，或者正在寻找索引，在id中（顺便说一句，命名变量id是个坏主意。正如着色显示的那样，这是一个python预定义函数。你不应该覆盖它），条件为真。

所以相当于

ii = np.array([4,6,2,3,1,9])
array1 = np.array([1,3,5,3,2,3,1,1,3,6,7,9])
array2 = np.array([1,3,1,1,3,3,6,7,9,5,3,2])

def findIndex():
    l=[]
    for i in ii:
        if array1[i]>1 and array2[i]>2:
            l.append(i)
    return l

在我的 PC 上，这个功能比你的快 2.65 倍。但这可能只是因为您没有很多数据，因此使用 for 循环的成本（应该避免使用 numpy）小于避免索引的开销。使用大 3 或 4 倍的数组，您的代码可能会更快。但更重要的是，这只是一个非常简单的数组循环。所以这种东西被 numba 非常有效地优化了。

from numba import jit
import numpy as np
ii = np.array([4,6,2,3,1,9])
array1 = np.array([1,3,5,3,2,3,1,1,3,6,7,9])
array2 = np.array([1,3,1,1,3,3,6,7,9,5,3,2])

@jit(nopython=True)
def findIndex():
    l=[]
    for i in ii:
        if array1[i]>1 and array2[i]>2:
            l.append(i)
    return l

这次，该函数比您的快 21 倍（至少在第二次调用之后。第一次调用仅快 2 倍，因为编译发生在第一次调用时）。

【讨论】：