有没有更快的方法来搜索 numpy 数组

Question

我有一个大约 3125000 个条目的 numpy 数组，数据是使用以下 dtype 构建的

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

数据来自先前已按 endPoint 排序的文件，然后再读入数组。

我现在需要搜索数组并检查它是否包含特定端点，我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

我的问题是有没有一种更快的方法来搜索这个数组中的条目。就像有一个内置的 Numpy 搜索可能比我的二分搜索更快。

Answer 1

尝试一下，如果数组太大，numpy.searchsorted也可以使用内存映射。searchsorted 是作为二分搜索实现的。