python - 有没有更快的方法来搜索 numpy 数组

Question

我有一个包含大约 3125000 个条目的 numpy 数组，数据使用以下数据类型构建

dt = np.dtype([('startPoint', '<u8' ), ('endPoint', '<u8')])

数据来自一个文件，该文件在读入数组之前已经按 endPoint 排序。

我现在需要搜索数组并检查它是否包含特定端点，我正在使用以下代码使用二进制搜索来执行此操作

def binarySearch(array, index):
lowPoint = 0
highpoint = len(array) - 1


while (lowPoint <= highpoint):
    midPoint = int((lowPoint + highpoint) / 2)

    if(index == array[midPoint]['endPoint']):
        return midPoint

    elif(index < array[midPoint]['endPoint']):
        highpoint = midPoint - 1

    else:
        lowPoint = midPoint + 1

return -1

我的问题是是否有更快的方法来搜索此数组中的条目。因为有一个内置的 Numpy 搜索，它可能比我的二进制搜索更快。

Answer 1

尝试 numpy.searchsorted , 你也可以使用 memory mapping如果数组太大。 searchsorted 实现为二进制搜索。