Python 比较二维numpy阵列与一维numpy阵列

我有一个numpy数组

a

的形状

（m1，m2）

，带有字符串条目。我将此数组

a

的条目与包含字符串的一维numpy数组（

arr

）进行比较。一维数组

arr

的形状为

（n，）

，其中

n

是一个大数字（~10000）

可以找到数组

a

的示例。可以找到阵列

arr

的示例

这就是我将

arr

与

a

中的行进行比较的方式。如果在

a

的任何行中找到

arr

的元素，则我将

arr

中该元素的索引保存在新列表中（

comp+str（I）.zfill（5）

）：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
a=pd.read\u csv（'file.txt'，error\u bad\u lines=False，sep=r'\s+'，header=None）。value[：，1::].astype（'我无法可靠地读取您的file.txt，因此用完了它的一小部分。
我将“arr”转换成一个字典，名为“lu”，其中文本作为键，索引位置作为值

In [132]: a=np.array([['onecut2', 'ttc14', 'zadh2', 'pygm', 'tiparp', 'mgat4a', 'man2a1', 'zswim5', 'tubd1', 'igf2bp3'],
 ...: ['pou2af1', 'slc25a12', 'zbtb25', 'unk', 'aif1', 'tmem54', 'apaf1', 'dok2', 'fam60a', 'rab4b'],
 ...: ['rara', 'kcnk4', 'gfer', 'trip10', 'cog6', 'srebf1', 'zgpat', 'rxrb', 'clcf1', 'fyttd1'],
 ...: ['rarb', 'kcnk4', 'gfer', 'trip10', 'cog6', 'srebf1', 'zgpat', 'rxrb', 'clcf1', 'fyttd1'],
 ...: ['rarg', 'kcnk4', 'gfer', 'trip10', 'cog6', 'srebf1', 'zgpat', 'rxrb', 'clcf1', 'fyttd1'],
 ...: ['pou5f1', 'slc25a12', 'zbtb25', 'unk', 'aif1', 'tmem54', 'apaf1', 'dok2', 'fam60a', 'rab4b'],
 ...: ['apc', 'rab34', 'lsm3', 'calm2', 'rbl1', 'gapdh', 'prkce', 'rrm1', 'irf4', 'actr1b']])

In [133]: def do_analysis(src, lu):
 ...:     res={}  # Initialise result to an empty dictionary
 ...:     for r, row in enumerate(src):
 ...:         temp_list=[]   # list to append results to in the inner loop
 ...:         for txt in row:
 ...:             exists=lu.get(txt, -1)   # lu returns the index of txt in arr, or -1 if not found.
 ...:             if exists>=0: temp_list.append(exists)   # If txt was found in a append it's index to the temp_list
 ...:         res['comp'+str(r).zfill(5)]=temp_list  
 ...:         # Once analysis of the row has finished store the list in the res dictionary
 ...:     return res

In [134]: lu=dict(zip(arr, range(len(arr)))) 
          # Turn the array 'arr' into a dictionary which returns the index of the corresponding text.

In [135]: lu
Out[135]: 
{'pycrl': 0, 'gpr180': 1, 'gpr182': 2, 'gpr183': 3, 'neurl2': 4,
 ...
 'hcn2': 999,   ...}

In [136]: do_analysis(a, lu)
Out[136]: 
{'comp00000': [6555, 3682, 7282, 1868, 5522, 9128, 1674, 8695, 156],
 'comp00001': [6006, 3846, 8185, 8713, 5806, 4912, 597, 7565, 3003],
 'comp00002': [9355, 3717, 1654, 2386, 6309, 7396, 3825, 2135, 6596, 7256],
 'comp00003': [9356, 3717, 1654, 2386, 6309, 7396, 3825, 2135, 6596, 7256],
 'comp00004': [9358, 3717, 1654, 2386, 6309, 7396, 3825, 2135, 6596, 7256],
 'comp00005': [6006, 3846, 8185, 8713, 5806, 4912, 597, 7565, 3003],
 'comp00006': [8916, 8588, 2419, 3656, 9015, 7045, 7628, 5519, 8793, 1946]}

In [137]: %timeit do_analysis(a, lu)
47.9 µs ± 80.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Your file  262000 bytes
My array a    462 bytes
               48 µs

In [138]: 262000 / 462 * 48 / 1000000
Out[138]: 0.0272 seconds

如果数组“a”是列表列表，则分析的运行速度是“a”是numpy数组时的两倍

我希望这能满足您的需要，或者为您指明正确的方向。
添加最少的代表性数据？您希望进行什么比较？对于初学者，您可以计算
集合（a[I，：]）
和
全局（）['comp'+str（I）.zfill（5）]
的每个
i
值只有一次，而不是每个
j
值都有一次。@Divakar:我现在添加了代表性数据。=@kevinkayaks:在
a
的每一行中，我想找出
arr
的元素是否存在，如果存在，那么我想找到
arr
元素的索引。
In [132]: a=np.array([['onecut2', 'ttc14', 'zadh2', 'pygm', 'tiparp', 'mgat4a', 'man2a1', 'zswim5', 'tubd1', 'igf2bp3'],
 ...: ['pou2af1', 'slc25a12', 'zbtb25', 'unk', 'aif1', 'tmem54', 'apaf1', 'dok2', 'fam60a', 'rab4b'],
 ...: ['rara', 'kcnk4', 'gfer', 'trip10', 'cog6', 'srebf1', 'zgpat', 'rxrb', 'clcf1', 'fyttd1'],
 ...: ['rarb', 'kcnk4', 'gfer', 'trip10', 'cog6', 'srebf1', 'zgpat', 'rxrb', 'clcf1', 'fyttd1'],
 ...: ['rarg', 'kcnk4', 'gfer', 'trip10', 'cog6', 'srebf1', 'zgpat', 'rxrb', 'clcf1', 'fyttd1'],
 ...: ['pou5f1', 'slc25a12', 'zbtb25', 'unk', 'aif1', 'tmem54', 'apaf1', 'dok2', 'fam60a', 'rab4b'],
 ...: ['apc', 'rab34', 'lsm3', 'calm2', 'rbl1', 'gapdh', 'prkce', 'rrm1', 'irf4', 'actr1b']])

In [133]: def do_analysis(src, lu):
 ...:     res={}  # Initialise result to an empty dictionary
 ...:     for r, row in enumerate(src):
 ...:         temp_list=[]   # list to append results to in the inner loop
 ...:         for txt in row:
 ...:             exists=lu.get(txt, -1)   # lu returns the index of txt in arr, or -1 if not found.
 ...:             if exists>=0: temp_list.append(exists)   # If txt was found in a append it's index to the temp_list
 ...:         res['comp'+str(r).zfill(5)]=temp_list  
 ...:         # Once analysis of the row has finished store the list in the res dictionary
 ...:     return res

In [134]: lu=dict(zip(arr, range(len(arr)))) 
          # Turn the array 'arr' into a dictionary which returns the index of the corresponding text.

In [135]: lu
Out[135]: 
{'pycrl': 0, 'gpr180': 1, 'gpr182': 2, 'gpr183': 3, 'neurl2': 4,
 ...
 'hcn2': 999,   ...}

In [136]: do_analysis(a, lu)
Out[136]: 
{'comp00000': [6555, 3682, 7282, 1868, 5522, 9128, 1674, 8695, 156],
 'comp00001': [6006, 3846, 8185, 8713, 5806, 4912, 597, 7565, 3003],
 'comp00002': [9355, 3717, 1654, 2386, 6309, 7396, 3825, 2135, 6596, 7256],
 'comp00003': [9356, 3717, 1654, 2386, 6309, 7396, 3825, 2135, 6596, 7256],
 'comp00004': [9358, 3717, 1654, 2386, 6309, 7396, 3825, 2135, 6596, 7256],
 'comp00005': [6006, 3846, 8185, 8713, 5806, 4912, 597, 7565, 3003],
 'comp00006': [8916, 8588, 2419, 3656, 9015, 7045, 7628, 5519, 8793, 1946]}

In [137]: %timeit do_analysis(a, lu)
47.9 µs ± 80.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Your file  262000 bytes
My array a    462 bytes
               48 µs

In [138]: 262000 / 462 * 48 / 1000000
Out[138]: 0.0272 seconds