Python -请使用isin为此代码提供一个更快的替代方案

对于提供更快的替代方案，可以考虑使用Python的NumPy库来优化isin函数的性能。NumPy是一个开源的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。

使用NumPy的替代方案如下：

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

1. 将待查找的列表转换为NumPy数组：

arr = np.array(your_list)

1. 使用NumPy的in1d函数来替代isin函数：

result = np.in1d(arr, your_values)

这将返回一个布尔类型的数组，表示每个元素是否在待查找的值中。

优势：

• NumPy是用C语言编写的，因此具有较高的执行效率和性能。
• NumPy提供了丰富的数学函数和操作，可以方便地进行数组运算和处理。

应用场景：

• 大规模数据集的查找和处理。
• 数组运算和数值计算。

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