Question

我想测试多个args的相等性（即如果所有args相等则它应返回False，如果至少一个参数不同则返回numpy.equal。

由于reduce(np.equal, (4, 4, 4)) # return False because... reduce(np.equal, (True, 4)) # ... is False只能处理两个参数，我会尝试减少，但显然会失败：

{{1}}

Answer 1

您可以使用np.unique检查数组中唯一项的长度是否为1：

np.unique(array).size == 1

或np.all()以检查所有商品是否与您的某件商品相同（例如第一件商品）：

np.all(array == array[0])

演示：

>>> a = np.array([1, 1, 1, 1])
>>> b = np.array([1, 1, 1, 2])

>>> np.unique(a).size == 1
True
>>> np.unique(b).size == 1
False
>>> np.all(a==a[0])
True
>>> np.all(b==b[0])
False

Answer 2

numpy_indexed包具有内置函数。请注意，它也适用于多维数组，例如，您可以使用它来检查一堆图像是否完全相同。

import numpy_indexed as npi
npi.all_equal(array)

Answer 3

如果你的args是浮点值，那么由于舍入错误，相等测试会产生奇怪的结果。在这种情况下，您应该使用更强大的方法，例如numpy.allclose：

In [636]: x = [2./3., .2/.3]

In [637]: x
Out[637]: [0.6666666666666666, 0.6666666666666667]

In [638]: xarr = np.array(x)

In [639]: np.unique(xarr).size == 1
Out[639]: False

In [640]: np.all(xarr == xarr[0])
Out[640]: False

In [641]: reduce(np.allclose, x)
Out[641]: True

注意： Python 3用户需要包含句子from functools import reduce，因为reduce不再是Python 3中的内置函数。

用Numpy测试多个参数的相等性

3 个答案: