Vergleich zweier NumPy-Arrays auf Gleichheit, elementweise

Question

Was ist der einfachste Weg, um zwei NumPy-Arrays auf Gleichheit zu vergleichen (wobei Gleichheit definiert ist als: A = B iff für alle Indizes i: A[i] == B[i] )?

Einfach mit == gibt mir ein boolesches Array:

 >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1])

array([ True,  True,  True], dtype=bool)

Muss ich die and die Elemente dieses Arrays, um festzustellen, ob die Arrays gleich sind, oder gibt es einen einfacheren Weg, um zu vergleichen?

Answer 1

Verwenden Sie nun np.array_equal . Aus der Dokumentation:

np.array_equal([1, 2], [1, 2])
True
np.array_equal(np.array([1, 2]), np.array([1, 2]))
True
np.array_equal([1, 2], [1, 2, 3])
False
np.array_equal([1, 2], [1, 4])
False

Answer 2

Zusätzlich zu den anderen Antworten können Sie nun eine Behauptung verwenden:

numpy.testing.assert_array_equal(x, y)

Sie haben auch ähnliche Funktionen wie numpy.testing.assert_almost_equal()

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.testing.assert_array_equal.html

Answer 3

Nur der Vollständigkeit halber. Ich werde den pandas-Ansatz für den Vergleich zweier Arrays:

import numpy as np
a = np.arange(0.0, 10.2, 0.12)
b = np.arange(0.0, 10.2, 0.12)
ap = pd.DataFrame(a)
bp = pd.DataFrame(b)

ap.equals(bp)
True

FYI: Falls Sie auf der Suche sind nach How to Vektoren, Arrays oder Dataframes in R vergleichen. Sie können nur Sie verwenden:

identical(iris1, iris2)
#[1] TRUE
all.equal(array1, array2)
#> [1] TRUE