如果数据量非常大，有没有更高效的方法搜索特定x坐标？

当数据量很大时，为了提高查找效率，可以考虑使用数据结构进行优化。比如，在`pandas`库中，你可以将数据转换成`DataFrame`，然后利用`loc`或`iloc`函数快速定位：

import pandas as pd

# 假设数据已经转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用列名查找
target_x = 1
result = df[df['x'] == target_x]
y_values = result['y'].values
z_values = result['z'].values

# 或者使用整数索引（假设列顺序已知）
result = df[df.columns.get_loc('x')] == target_x
y_values = df.iloc[result]['y']
z_values = df.iloc[result]['z']

这种方法基于标签（即行名或列名），但如果数据按照x坐标排序，还可以使用二分查找法或构建有序的数据结构（如`bintrees`或`cKDTree`）来进一步加快查找速度。