如何提高嵌套for循环的效率

Question

问题遇到的现象和发生背景

我有4个ndarray，分别是link_start(shape=(74328,1)),link_start5(shape=(4310278,5)),link_end(shape=(74328,1)),link_end5(shape=4310278,5)
我需要分别遍历去比较link_start与link_start5和link_end与link_end5，做比较的目的是只要link_start[i]这个元素在link_start5[j]中存在且link_end[i]这个元素在link_end5[j]中也存在，那么我的原始数据列表中的第j条就是我需要进一步处理的数据。
列表中的数据都是数值，形如这样：
link_start[1]=[5],link_start5[22145]=[2,6,5,4,3]
link_end[1]=[3],link_end5[22145]=[5,2,7,3,9]
比如存在上面这两组数据，那么原始数据列表中的第22145条就是我需要进一步处理的数据。
代码如下：
#方法1

for i in range(len(link_start)):
    for j in range(len(link_start5)):
        if np.in1d(link_start[i],link_start5[j]) == True and np.in1d(link_end[i],link_end5[j]) == True:
            print(i,j)

#方法2

for i in range(len(link_start)):
    for j in range(len(link_start5)):
        if ((link_start[i] == link_start5[j]).sum()) >= 1 and ((link_end[i] == link_end5[j]).sum()) >= 1:
            print(i,j)

我想要达到的结果

请问如何能够改进代码从而提高运算效率，是否有什么方法能够尽量避免显式for的使用。

Answer 1

题主对问题的描述不清，比如：

1. 既然N1和N2是ndarray，直接给出它们的shape和dtype，简单明了。你这样描述了一大串，我还是不知道N1和N2各自是几维的，xi和yi究竟是数组还是整数还是浮点数？
2. 前面说了有两个ndarray，后面的代码却使用了4个数组：link_start，link_start5，link_end， link_end5，究竟哪个是N1，哪个是N2？
3. 判断数组等于True，以及对布尔数组求和，这都是极端错误的写法