如何高效查找浮点型NumPy二维数组行在另一数组中的索引

利用你已经通过np.unique得到的结果，我们可以通过向量化操作直接生成目标数组，避免低效的逐行比较或循环，具体步骤如下：

1. 建立唯一行与v的索引映射
   因为v是通过对p_indices排序后从p中提取的行，我们需要先建立p_uniques（np.unique返回的唯一行）与v的索引对应关系：

   order = np.argsort(p_indices)
   # 生成p中每个元素对应的v的索引
   v_index = np.argsort(order)[p_inverse]
   

2. 按v的行顺序收集p中的索引
   通过排序和分割操作，一次性提取所有对应索引并按v的行顺序拼接：

   # 按v的索引排序p的索引，确保同一v行的索引集中在一起
   sorted_j = np.argsort(v_index)
   # 计算每个v行对应的p中索引数量的累积和，用于分割
   split_points = np.cumsum(p_counts[order])
   # 分割并拼接得到最终结果
   final_indices = np.concatenate(np.split(sorted_j, split_points)[:-1])
   

说明 #

• 整个过程完全基于np.unique的输出结果，没有额外的数组比较操作，时间复杂度主要由排序决定，远低于np.where或np.isin的逐元素匹配。
• final_indices的结构为：先列出v第0行在p中的所有索引，接着是v第1行的所有索引，以此类推，完全符合你需求中保留重复项的要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ravi