Comment comparer les tableaux NumPy pour l'égalité ? Un guide complet

Comparaison des tableaux NumPy pour l'égalité : un guide complet

Lorsque vous travaillez avec des tableaux NumPy, les comparer pour l'égalité est une tâche courante. Cependant, la simple utilisation de l'opérateur d'égalité (==) génère un tableau booléen indiquant l'égalité par élément. Pour déterminer l'égalité globale des tableaux, il est souhaitable de trouver une approche plus concise.

Une solution rapide

La solution la plus simple consiste à utiliser le (A== Instruction B).all(). Cette expression est évaluée à True si tous les éléments du tableau de comparaison par éléments (A==B) sont True, indiquant que les deux tableaux ont des éléments identiques.

<code class="python">import numpy as np

A = np.array([1, 2, 3])
B = np.array([1, 2, 3])

# Element-wise comparison
are_equal = (A == B).all()

print(are_equal)  # Output: True</code>

Considérations pour les cas particuliers

Il est important de noter que cette approche peut présenter un comportement inattendu dans certains scénarios :

• Si A ou B est vide et que l'autre contient un seul élément, (A== B).all() renverra True.
• Si A et B ont des formes différentes et ne peuvent pas être diffusés, une erreur se produira.

Méthodes alternatives

Pour répondre à ces cas particuliers et garantir la robustesse, pensez à utiliser des fonctions NumPy spécialisées :

• np.array_equal(A, B) : tests d'égalité, en considérant uniquement les éléments de la même forme .
• np.array_equiv(A, B) : Tests d'égalité, permettant la diffusion.
• np.allclose(A, B, ...) : Compare les éléments avec une tolérance spécifiée pour erreurs à virgule flottante.

En utilisant ces techniques, vous pouvez comparer de manière fiable l'égalité des tableaux NumPy, garantissant ainsi l'exactitude et la cohérence de votre code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!