我从您的问题中了解到,10 位标识符存储在第 1 列中,对吗?
这不是很容易理解,进行了很多间接操作,但最后在每个标识符中都有unsorted_insert
where 的行号isZ1
Z2
sort_idx = np.argsort(Z1[:, 0])
sorted_insert = np.searchsorted(Z1[:, 0], Z2[:, 0], sorter=sort_idx)
# The following is equivalent to unsorted_insert = sort_idx[sorted_insert] but faster
unsorted_insert = np.take(sort_idx, sorted_insert)
所以现在我们需要做的就是获取这些行的最后两列并将它们堆叠到Z2
数组中:
new_Z2 = np.hstack((Z2, Z1[unsorted_insert, 1:]))
一个运行没有问题的虚构示例:
import numpy as np
z1_rows, z1_cols = 300000, 3
z2_rows, z2_cols = 200000, 300
z1 = np.arange(z1_rows*z1_cols).reshape(z1_rows, z1_cols)
z2 = np.random.randint(10000, size=(z2_rows, z2_cols))
z2[:, 0] = z1[np.random.randint(z1_rows, size=(z2_rows,)), 0]
sort_idx = np.argsort(z1[:, 0])
sorted_insert = np.searchsorted(z1[:, 0], z2[:, 0], sorter=sort_idx)
# The following is equivalent to unsorted_insert = sort_idx[sorted_insert] but faster
unsorted_insert = np.take(sort_idx, sorted_insert)
new_z2 = np.hstack((z2, z1[unsorted_insert, 1:]))
还没有计时,但整个事情似乎在几秒钟内完成。