比较两个NumPy数组的相等性,元素wis

2024-03-29 08:23:41 发布

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比较两个NumPy数组的相等性最简单的方法是什么(其中相等性定义为:A=B iff for all index i:A[i] == B[i])?

简单地使用==就可以得到一个布尔数组:

 >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1])

array([ True,  True,  True], dtype=bool)

我需要and这个数组的元素来确定数组是否相等,还是有更简单的比较方法?


Tags: and方法numpytrue元素forindex定义
3条回答
(A==B).all()

测试数组(A==B)的所有值是否为真。

注意:也许您还需要测试A和B形状,例如A.shape == B.shape

特殊情况和备选方案(摘自dbaupp的回答和yoavram的评论)

应当指出的是:

  • 这个解决方案在特定情况下可能有一个奇怪的行为:如果AB为空,而另一个包含单个元素,则它返回True。出于某种原因,比较A==B返回一个空数组,为此,all运算符返回True
  • 另一个风险是,如果AB的形状不同并且不可广播,则此方法将引发错误。

总之,如果您对AB形状有疑问,或者只是希望安全:请使用以下专用函数之一:

np.array_equal(A,B)  # test if same shape, same elements values
np.array_equiv(A,B)  # test if broadcastable shape, same elements values
np.allclose(A,B,...) # test if same shape, elements have close enough values

让我们使用下面的代码来衡量性能。

import numpy as np
import time

exec_time0 = []
exec_time1 = []
exec_time2 = []

sizeOfArray = 5000
numOfIterations = 200

for i in xrange(numOfIterations):

    A = np.random.randint(0,255,(sizeOfArray,sizeOfArray))
    B = np.random.randint(0,255,(sizeOfArray,sizeOfArray))

    a = time.clock() 
    res = (A==B).all()
    b = time.clock()
    exec_time0.append( b - a )

    a = time.clock() 
    res = np.array_equal(A,B)
    b = time.clock()
    exec_time1.append( b - a )

    a = time.clock() 
    res = np.array_equiv(A,B)
    b = time.clock()
    exec_time2.append( b - a )

print 'Method: (A==B).all(),       ', np.mean(exec_time0)
print 'Method: np.array_equal(A,B),', np.mean(exec_time1)
print 'Method: np.array_equiv(A,B),', np.mean(exec_time2)

输出

Method: (A==B).all(),        0.03031857
Method: np.array_equal(A,B), 0.030025185
Method: np.array_equiv(A,B), 0.030141515

根据上述结果,numpy方法似乎比=运算符和all()方法的组合快,并且通过比较numpy方法,最快的似乎是numpy.array_equal方法。

(A==B).all()解决方案非常简洁,但是有一些内置函数可用于此任务。即^{}^{}^{}

(尽管,使用timeit进行的一些快速测试似乎表明,(A==B).all()方法是最快的,这有点奇怪,因为它必须分配一个全新的数组。)

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