我有一段正在运行的代码，但是目前是一个瓶颈，我想知道是否有更聪明的方法来实现它。
我有一个0到20之间的整数的一维数组，长度为20到1000（它有所不同），我试图将它与一组存储在2D数组中的一维数组进行比较。 我希望在2D数组中找到与1D数组完全匹配的任何行。
我目前执行此操作的方法如下：
res = np.mean(one_d_array == two_d_array,axis=1) == 1
这种方法的问题是，即使这些行在第一个元素（第二个元素等等）上不匹配，它也会比较所有行中的所有元素。这当然效率很低。 我可以通过遍历各行并分别比较每一行来对此进行补救，然后只要一个元素为假，我就可以停止比较。但是，然后我会陷入缓慢的for循环，这也不理想。
所以我想知道还有其他聪明的方法可以同时使用这两种方法吗？
答案 0 :(得分：1)
numpy具有一些有用的内置函数来检查矩阵/向量的相等性，这大约是以前的两倍：
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