numpy：对于一个数组中的每个元素，在另一个数组中找到索引

Question

我有两个一维数组x和y，一个比另一个小。我试图找到x中y的每个元素的索引。

我发现有两种简单的方法可以做到这一点，第一种很慢，第二种需要占用大量内存。

indices= []
for iy in y:
    indices += np.where(x==iy)[0][0]

记忆猪

xe = np.outer([1,]*len(x), y)
ye = np.outer(x, [1,]*len(y))
junk, indices = np.where(np.equal(xe, ye))

是否有更快的方法或更少的内存密集型方法？理想情况下，搜索将利用以下事实：我们不是在列表中搜索一件事，而是在搜索许多东西，因此稍微适合并行化。如果您不假设y的每个元素实际上都在x中，则可获得加分。

Answer 1

正如Joe
Kington所说，searchsorted（）可以非常快速地搜索元素。要处理不在x中的元素，可以用原始y检查搜索结果，并创建一个掩码数组：

import numpy as np
x = np.array([3,5,7,1,9,8,6,6])
y = np.array([2,1,5,10,100,6])

index = np.argsort(x)
sorted_x = x[index]
sorted_index = np.searchsorted(sorted_x, y)

yindex = np.take(index, sorted_index, mode="clip")
mask = x[yindex] != y

result = np.ma.array(yindex, mask=mask)
print result

结果是：

[-- 3 1 -- -- 6]