numpy.array_equal#

numpy.array_equal(a1, a2, equal_nan=False)[источник]#

True, если два массива имеют одинаковую форму и элементы, иначе False.

Параметры:

a1, a2array_like: Входные массивы.
equal_nanbool: Сравнивать ли NaN как равные. Если тип данных a1 и a2 является комплексным, значения будут считаться равными, если либо действительная, либо мнимая часть данного значения nan.

Возвращает:

bbool: Возвращает True, если массивы равны.

Смотрите также

allclose: Возвращает True, если два массива поэлементно равны в пределах допуска.
array_equiv: Возвращает True, если входные массивы согласованы по форме и все элементы равны.

Примеры

>>> 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

Когда equal_nan равно True, комплексные значения с компонентами nan считаются равными, если либо действительная или мнимые компоненты являются nan.

>>> 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