Il existe plusieurs techniques qui nous aident à vérifier si les tableaux donnés sont égaux ou non. La comparaison d'un tableau ne dépendra pas des indices des éléments, elle comparera uniquement si cet élément particulier dans un tableau est présent ou non dans l'autre tableau. Discutons de quelques techniques qui comparent deux tableaux et vérifient s'ils sont égaux ou non.
Il existe plusieurs techniques qui nous aident à vérifier si les tableaux donnés sont égaux ou non. La comparaison d'un tableau ne dépendra pas des indices des éléments, elle comparera uniquement si cet élément particulier dans un tableau est présent ou non dans l'autre tableau. Discutons de quelques techniques qui comparent deux tableaux et vérifient s'ils sont égaux ou non.
考虑下面给出的两个数组 -
arr1 = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10] arr2 = [3, 5, 4, 7, 1, 2, 6, 9, 8, 10]
现在,让我们检查和验证arr1的每个元素是否都存在于arr2中。
arr1的第一个元素是1(检查1是否存在于arr2中)。
L'élément 1 est également présent dans arr2. Alors, passez à l'élément suivant dans arr1.
第二个元素是3。该元素也存在于第二个数组中。
所以,移动到下一个元素 5。元素 5 也存在于 arr2 中。移动到 arr1 中的下一个元素,即 7。
7也出现在arr2的第4个位置。继续下一个元素9。元素9也出现在arr2中。
同样地,检查arr1中的所有元素是否存在于arr2中。如果第一个数组中的元素存在于第二个数组中,并且arr2中没有其他元素存在,则我们可以得出结论,给定的两个数组是相等的。
注意 - 数组的相等性不是根据数组特定索引处存在的元素,而是元素的存在是强制性⚄。
La méthode all() appartient au module Numpy. Cette méthode permet de vérifier et de vérifier si les tableaux donnés sont égaux ou non. Un opérateur utilisé pour vérifier leur égalité est ==.
La méthode all() prend un seul argument, qui est le tableau à évaluer. Si un élément du tableau est évalué comme faux, alors le résultat global sera faux ; sinon, cela reviendra vrai. Nous pouvons l'utiliser avec l'opérateur "==" pour comparer deux tableaux et juger s'ils sont égaux ou non.
Dans l'exemple suivant, nous allons comparer les tableaux donnés et vérifier leur égalité à l'aide de la méthode all() et de l'opérateur ==. Les étapes décrites ci-dessous doivent être suivies afin de construire le programme souhaité.
Importez le module numpy pour accéder à ses méthodes et attributs.
Déclarez deux tableaux pour comparer et vérifier leur égalité.
Convertissez ces tableaux en tableaux numpy pour effectuer des opérations numpy.
Utilisez l'opérateur d'égalité, c'est-à-dire == avec la méthode all() afin de comparer clairement les tableaux.
import numpy as n arr1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] arr2 = [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] narr1 = n.array([arr1]) narr2 = n.array([arr2]) result_variable = (narr1 == narr2).all() if(result_variable == True): print(" Yes!! The given arrays are equal. ") else: print(" The given arrays are not equal. ")
Le résultat du programme ci-dessus est le suivant −
The given arrays are not equal.
La technique de tri est également utilisée pour vérifier si les tableaux sont égaux ou non. Initialement, les tableaux donnés peuvent être triés à l'aide d'une technique de tri. Ensuite, les éléments d'un tableau peuvent être comparés à ceux de l'autre en considérant leurs indices respectifs puisqu'ils sont déjà triés.
Si l'élément au premier index du premier tableau est également au premier index du deuxième tableau, l'élément au deuxième index est pris. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le dernier indice soit atteint.
在下面的示例中,我们将通过对数组进行排序来比较给定的数组并检查它们的相等性。
def equality_check(arr1, arr2, size1, size2): if (size1 != size2): return False arr1.sort() arr2.sort() for i in range(0, size2): if (arr1[i] != arr2[i]): return False return True if __name__ == "__main__": arr1 = [1, 2, 4, 5, 3] arr2 = [6, 9, 7, 10, 8] n = len(arr1) m = len(arr2) if (equality_check(arr1, arr2, n, m)): print(" Yes!! The given arrays are equal. ") else: print(" The given arrays are not equal. ")
Le résultat du programme ci-dessus est le suivant −
The given arrays are not equal.
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