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Python 有没有比当前方法更快生成newlist.append（q）list的建议？

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嗨，我正试图通过使用下面提到的代码生成一个元素q的列表

newlist=[]
coords=pn['point.coords'][z>=0.001950]
points=range(27000)
for q in points:
    if pn['point.coords'][q] in coords: 
        newlist.append(q)
这里的
pn['point.coords']
是点的
x，y，z
坐标列表，我想创建一个新的点列表，其中
z>=0.001950
。
x，y，z
的总限制为
0到0.002
。代码运行缓慢。有没有更快的方法来获取这个新列表

见。numpy的方式是

coords = pn['point.coords']
z = coords[:,2]
q, = np.where(z>0.001950)
high_points=coords[q]
另一点是，这是一个线性时间计划。 你的是二次的，因为坐标中的p有一个隐藏的复杂性。
对于
zmax
的较小值，执行时间将快速增加

你试过numpy.where函数吗？在坐标系中有很多线性时间搜索。排序并使用二进制搜索（如果足够大）。目前它看起来像O（n_点*n_坐标）复杂度。你不能用
坐标创建
集合
？（它不符合numpy标准，但如果有效的话…@VinceW。如何使用numpy.where解决此问题。我不熟悉这个功能？（萨沙）我不明白你所说的多次线性搜索是什么意思。我怎么做二进制搜索？不。。。它是关于1d查找的，不管是使用python还是numpy的bin搜索。这是一个非常基本的数据结构问题，包括关于线性搜索、平衡搜索树和基于散列的集的决策（该决策取决于未给出的细节）。speed comparion？@B.M.Superful回答。代码以前需要4秒，现在需要0.29秒。非常感谢你。