我有2个numpy array大小不同。从理论上讲，一个将是另一个的子集。我想在较大的numpy array中找到索引，该索引的值与较小的子集匹配。
例如
A = [ 7.52 8.32 16.96 20.05 -24.96 -42.69 -47.47 55.04 -57.62 2.03
61.94 64.41 -71.3 93.6 151.65 151.75 -0.43 -3.18 4.59 -5.55
6.44 -9.48 9.31 0.67 -14.34 -8.09 16.23 17.69 19.46 23.52
-52.59]
B = [61.94 16.23 19.46 -5.55 -0.43 93.6]
2个for循环可以完成任务，但是我想知道是否有Python方式可以更快地完成此任务。
我尝试了一个循环，但它不起作用（我怀疑numpy.where不适用于其他大小的数组）
def get_index(self,lst_1,lst_2):
tmp_list = list()
for i in range(min(len(lst_1),len(lst_2))):
if np.where(lst_2[i] == lst_1):
tmp_list.append(i)
return tmp_list
任何建议将不胜感激：）
谢谢