python - 按列匹配python pyfits表

Question

我正在尝试pyfits通过 OBJNO（对象编号）列匹配两个数据对象。在 IDL 中，这是通过match, A.objno, B.objno, ii, jj过程完成的。这将返回两个索引ii和jj哪个索引A和B这样的A[ii].objno == B[ii].objno。

有没有一种 numpy/pythonic 的方式来做到这一点？我不想对任何一个的订购或尺寸做出任何规定，A或者B因为它们可能是大尺寸的桌子。这就是我现在正在做的事情：

ii = np.in1d(A.OBJNO, B.OBJNO).nonzero()[0]
jj = [np.where(B.OBJNO == objno)[0][0] for objno in A[ii].field('OBJNO')]

有没有更好的 numpy 数组匹配算法？

Answer 1

表示数组的大小N和M( N > M)，您的解决方案是 O(N*M)。

假设您的数组足够大，那么使用 O(N*logN) 解决方案会更好。您可以通过首先对更大的数组进行排序（调用 is A），然后对in 中bisect的每个元素执行二进制搜索（例如使用）来实现这一点。Bsorted_A