检查两个向量是否相等python

Question

我有一个名为cm的向量，它不会改变

cm = np.array([[99,99,0]])

和另一个名为pt的向量。我想循环某些值。但是当两者相等时，我希望它跳过而不执行操作。为了这篇文章，我只是说它打印出pt的值，但实际上我有一大堆操作要运行。这是我的代码

for i in range (95,103): 
    for j in range (95,103):
        pt = np.array([[i,j,0]])
        if pt == cm:
            continue
        print pt

我尝试将第4行更改为

if pt.all == cm.all 

但打印所有内容，包括我想跳过的内容 如果我把它变成

if pt.all() == cm.all()

这也不起作用。这两者之间有什么区别？

有没有人知道我怎么能修复它，所以当pt = [99,99,0]它会跳过操作并回到循环的开头？谢谢！

Answer 1

您可能正在寻找(pt == cm).all()，但如果涉及花车，np.allclose(pt, cm)可能是一个更好的主意，以防您遇到数字错误。

（1）pt.all == cm.all

这将检查两个方法是否相等：

>>> pt.all
<built-in method all of numpy.ndarray object at 0x16cbbe0>
>>> pt.all == cm.all
False

（2）pt.all() == cm.all()

这会检查all的结果是否与每种情况相符。例如：

>>> pt
array([[99, 99,  0]])
>>> pt.all()
False
>>> cm = np.array([10, 10, 0])
>>> cm.all()
False
>>> pt.all() == cm.all()
True

（3）(pt == cm).all()

这将创建一个数组测试，以查看两者是否相等，并返回结果是否为True：

>>> pt
array([[99, 99,  0]])
>>> cm
array([[99, 99,  0]])
>>> pt == cm
array([[ True,  True,  True]], dtype=bool)
>>> (pt == cm).all()
True

一个缺点是这构造了一个临时数组，但实际上这通常不是问题。

除此之外：当您使用numpy数组编写嵌套循环时，通常会在某处出错。 Python级循环很慢，因此您首先使用numpy会失去许多好处。但这是一个单独的问题。