测试的多个参数与numpy的

Question

平等我想测试多个args来平等（即它应该返回True如果所有ARGS相等并且False如果至少一个参数不同）。

由于numpy.equal只能处理两个参数，我会试图减少，但很明显，失败：

reduce(np.equal, (4, 4, 4)) # return False because... 
reduce(np.equal, (True, 4)) # ... is False 

Answer 1

您可以使用np.unique来检查，如果你的阵列内的唯一项目长度为1：

：

np.unique(array).size == 1 

，以检查是否所有的项目都是平等的与你的项目之一（例如第一个）

或者

演示：

>>> a = np.array([1, 1, 1, 1]) 
>>> b = np.array([1, 1, 1, 2]) 

>>> np.unique(a).size == 1 
True 
>>> np.unique(b).size == 1 
False 
>>> np.all(a==a[0]) 
True 
>>> np.all(b==b[0]) 
False 

Answer 2

的numpy_indexed包具有用于此内置函数。请注意，它也适用于多维数组，也就是说，例如，您可以使用它来检查一堆图像是否完全相同。

import numpy_indexed as npi 
npi.all_equal(array) 

Answer 3

如果您的参数是浮点值，则由于四舍五入误差，相等性测试可能会产生奇怪的结果。在这种情况下，你应该使用更可靠的方法，例如numpy.allclose：

In [636]: x = [2./3., .2/.3] 

In [637]: x 
Out[637]: [0.6666666666666666, 0.6666666666666667] 

In [638]: xarr = np.array(x) 

In [639]: np.unique(xarr).size == 1 
Out[639]: False 

In [640]: np.all(xarr == xarr[0]) 
Out[640]: False 

In [641]: reduce(np.allclose, x) 
Out[641]: True 

注： Python 3的用户将需要包括句子from functools import reduce因为reduce不再在Python 3内置的功能。