Python中如何不使用长for循环查找两个n*m数组的相同列索引

现有两个n*m结构的Python列表数组，示例定义如下：

array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [2, 5, 8], [5, 6, 9] ]
array2 = [[1, 2, 3], [2, 5, 8]]

需要找到array2的所有行在array1中对应的索引值（示例对应结果为0和2），要求不使用冗长的for循环实现。
注：原描述中“列”应为笔误，根据示例数据匹配关系实际为匹配行索引

方法1：原生Python列表推导式（无需第三方库） #

直接用enumerate结合成员判断，一行即可完成，代码简洁易读：

# 基础版本，适合数据量较小的场景
res = [idx for idx, row in enumerate(array1) if row in array2]
print(res) # 输出：[0, 2]

如果数据量较大，可以提前把array2的行转成元组存入集合，降低成员判断的时间复杂度：

# 优化版本，适合大数据量场景
array2_tuple_set = set(tuple(row) for row in array2)
res = [idx for idx, row in enumerate(array1) if tuple(row) in array2_tuple_set]

方法2：Numpy向量化操作（适合数值型数组） #

如果已经引入Numpy做数值计算，可以用广播机制一次性完成批量对比，完全不需要显式写循环逻辑：

import numpy as np
arr1 = np.array(array1)
arr2 = np.array(array2)
res = np.where((arr1[:, None] == arr2).all(-1).any(1))[0].tolist()
print(res) # 输出：[0, 2]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3064366