Как эффективно составить большую матрицу из единиц и нулей ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть два массива numpy x и y одинаковой длины, и я пытаюсь создать квадратную матрицу A такую, чтобы запись (i,j) матрицы содержала 1, если между x, x[j], y и y[j] и 0 в противном случае.
Текущий метод, который у меня есть для этого, начинается с A как нулевой матрицы (из размеры len(x) на len(x)) и затем используя двойной цикл for для пробега по всем i и всем j>i (эта матрица симметрична по диагонали). Однако это занимает очень много времени - длина x составляет около 15 000. Подавляющее большинство записей в A будет иметь значение 0, поэтому это кажется весьма неэффективным способом сделать это. Я думал, что можно использовать потенциально замаскированные массивы, но не придумал, как их использовать в этой ситуации. Буду очень признателен за любую помощь!
Вот код, который у меня сейчас есть: df — это фрейм данных, в котором один столбец содержит фамилии, а другой — дату.
import pandas as pd
from datetime import datetime

date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

df1 = pd.DataFrame([['Smith', '2024-12-16 12:00:00'], ['Smith', '2024-12-16 13:00:00'], ['Doe', '2024-12-16 12:01:00'], ['Doe', '2024-12-16 12:04:00']])# -*- coding: utf-8 -*-
df1.columns = ['Surname', 'Date']
df1['Date'] = df1.apply(lambda r : datetime.strptime(r['Date'], date_format),1)

x1 = df1['Surname'].to_numpy()
y1 = df1['Date'].to_numpy()

A1 = scipy.sparse.lil_matrix((len(df1.index), len(df1.index))).todense()
for i in range(len(x1)):
for j in range(i, len(x1)):
A1[i,j] = int((x1 == x1[j]) & (abs(np.timedelta64(y1-y1[j], 'm')) < np.timedelta64(5, 'm')))


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... -1s-and-0s