比较两个NumPy数组是否相等，按元素
比较两个NumPy数组是否相等的最简单方法是什么（其中相等定义为：对于所有索引i：，A = B iff A[i] == B[i]）？
简单地使用就会==给我一个布尔数组：
>>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1])
array([ True, True, True], dtype=bool)
我是否必须and确定该数组的元素是否相等，或者是否有更简单的比较方法？
问题答案：
(A==B).all()
测试数组（A == B）的所有值是否均为True。
注意：也许您还想测试A和B形状，例如 A.shape == B.shape
特殊情况和替代方法 （来自dbaupp的回答和yoavram的评论）
应当指出的是：
- 在特定情况下，该解决方案可能会产生奇怪的行为：如果
A或B为空，而另一个包含单个元素，则返回True。由于某种原因，比较会A==B返回一个空数组，all运算符将为此返回一个空数组True。 - 另一个风险是，如果
A且B形状不相同且不可广播，则此方法将引发错误。
总之，如果你有一个关于怀疑A和B形状或只是想安全：的专业功能用途之一：
np.array_equal(A,B) # test if same shape, same elements values
np.array_equiv(A,B) # test if broadcastable shape, same elements values
np.allclose(A,B,...) # test if same shape, elements have close enough values
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比较两个NumPy数组是否相等的最简单方法是什么（其中相等定义为：A=B iff，用于所有索引i:
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是否有一种惯用的方法来比较两个NumPy数组，它们将NaN视为彼此相等（但不等于NaN以外的任何东西）。 例如，我希望以下两个数组比较相等： 和以下两个数组进行比较： 我正在寻找一种可以产生标量布尔结果的方法。 以下方法可以做到这一点： 但它很笨重，并且创建了所有这些中间数组。 有没有一种方法可以更容易地观察眼睛，更好地利用记忆？ 另外，如果有帮助的话，已知数组具有相同的形状和数据类型。
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问题内容： 有人遇到过这个问题吗？假设您有两个类似以下的数组 有没有一种方法可以比较b中a中的哪些元素？例如， 我正在尝试避免循环，因为要花费数百万个元素才能解决问题。有任何想法吗？ 干杯 问题答案： 实际上，有一个比以下任何一种方法更简单的解决方案： 所得的c为：
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我做了这个扩展方法来检查一个类型是否实现了一个接口。要使其正常工作，它需要比较两种类型。然而,这种比较似乎并不现实： 这是我比较失败的情况： 正如注释中提到的，如果我比较类型名，那么它总是按照预期工作。我想知道这是怎么回事。
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