python 优化循环

np.random.seed(1)
d = 100  # d 一般会很大
L1 = np.random.rand(d, d)
cor = L1 + L1.T

# 如何较快、少用循环找到符合下面要求的数
# 第一个问题,
# 找到这样的(i,j,k),其中i<j<k 使得 cor[i,j] cor[i,k] cor[j,k] 均小于0.5

# 第二个问题
# 找到这样的(i,j,k, m),其中i<j<k<m 使得 cor[i,j] cor[i,k] cor[j,k] cor[i,m] cor[k,m] cor[j,m]均小于0.5

参考：
http://www.voidcn.com/article/p-prdxrmxg-bxx.html

在这两个问题里，是找到一个还是全部符合条件的组合呢？我想了一下，不用循环可能无法实现。下面的算法，找出了全部的组合，如果仅需要找到一个，请题主自行修改吧。

>>> import numpy as np
>>> d = 100
>>> np.random.seed(1)
>>> L1 = np.random.rand(d, d)
>>> cor = L1 + L1.T
>>> ax0, ax1 = np.where(cor<0.5)
>>> for i in range(d):
        for j in ax1[np.where(ax0==i)]:
            if j > i:
                for k in ax1[np.where(ax0==j)]:
                    if k > j and i in ax0[np.where(ax1==k)]:
                        print((i,j,k), cor[i,j], cor[i,k], cor[j,k])

				
(0, 16, 28) 0.4183377350248616 0.256502892217479 0.46252712973696464
(1, 22, 41) 0.46864431481723234 0.18270364885023738 0.437556308971328
(1, 22, 42) 0.46864431481723234 0.10388035304378718 0.14676445012815875
(1, 22, 49) 0.46864431481723234 0.044221670645735234 0.35750045269073283
(1, 33, 97) 0.21304230987766593 0.34620346678256364 0.3781657230089839
(1, 42, 49) 0.10388035304378718 0.044221670645735234 0.4791603678788019
... ... 
>>> for i in range(d):
        for j in ax1[np.where(ax0==i)]:
            if j > i:
                for k in ax1[np.where(ax0==j)]:
                    if k > j:
                        for m in ax1[np.where(ax0==k)]:
                            if m > k and i in ax0[np.where(ax1==k)] and i in ax0[np.where(ax1==m)] and j in ax0[np.where(ax1==m)]:
                                print((i,j,k,m), cor[i,j], cor[i,k], cor[i,m], cor[j,k], cor[j,m], cor[k,m])

							
(1, 22, 42, 49) 0.46864431481723234 0.10388035304378718 0.044221670645735234 0.14676445012815875 0.35750045269073283 0.4791603678788019
(3, 26, 44, 74) 0.23862387167058108 0.2310144987015792 0.27889633145110926 0.46262359217816873 0.3240033414684502 0.4100168508081877
... ...

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