为python中的大型查找表（4d-> 4d）提供最佳数据类型的建议

Question

现在我的数据是4d numpy数组，比如说old_data[i1, i2, i3, i4]（条目是浮点数），我想构建一对一的查找表LUT: (i1, i2, i3, i4) -> (j1, j2, j3, j4)，这样我就可以了稍后可以将old_data[i1, i2, i3, i4]的值转移到new_data[j1, j2, j3, j4]。

问题是：构建/保存LUT的最佳数据类型或实践是什么？

可能的解决方案：

1. dict
的i's/j's个键/值对
2. 4d numpy条目数组，例如列表[j1, j2, j3, j4]或元组(j1, j2, j3, j4)
3. 还是其他什么？

要牢记2点：

1. 从old_data转移到new_data
时，索引应该很简单
2. 入境人数很多，约10亿。即i1 * i2 * i3 *i4 ~ 1 billion