numpy.array_equal#
- numpy.array_equal(a1, a2, equal_nan=False)[源代码]#
如果两个数组具有相同的形状和元素,则为真,否则为假.
- 参数:
- a1, a2array_like
输入数组.
- equal_nanbool
是否将 NaN 视为相等.如果 a1 和 a2 的数据类型是复数,则如果给定值的实部或虚部为
nan
,则认为这些值相等.在 1.19.0 版本加入.
- 返回:
- bbool
如果数组相等,则返回 True.
参见
allclose
如果两个数组在一定容差范围内逐元素相等,则返回 True.
array_equiv
如果输入数组的形状一致且所有元素相等,则返回 True.
示例
>>> import numpy as np
>>> 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
>>> a = np.array([1, np.nan]) >>> np.array_equal(a, a) False
>>> np.array_equal(a, a, equal_nan=True) True
当
equal_nan
为 True 时,具有 nan 分量的复数值如果实部 或 虚部为 nan,则被视为相等.>>> a = np.array([1 + 1j]) >>> b = a.copy() >>> a.real = np.nan >>> b.imag = np.nan >>> np.array_equal(a, b, equal_nan=True) True