numpy.equal#

numpy.равно(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'equal'>#

Возвращает (x1 == x2) поэлементно.

Параметры:

x1, x2array_like: Входные массивы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть транслируемы к общей форме (которая становится формой вывода).
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

выходndarray или скаляр: Выходной массив, поэлементное сравнение x1 и x2. Обычно имеет тип bool, если только dtype=object передается. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

not_equal, greater_equal, less_equal, greater, less

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.equal([0, 1, 3], np.arange(3))
array([ True,  True, False])

Сравниваются значения, а не типы. Поэтому int (1) и массив длины один могут оцениваться как True:

>>> np.equal(1, np.ones(1))
array([ True])

The == оператор может использоваться как сокращение для np.equal на ndarrays.

>>> a = np.array([2, 4, 6])
>>> b = np.array([2, 4, 2])
>>> a == b
array([ True,  True, False])