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Python mxnet.ndarray.equal用法及代码示例


用法:

mxnet.ndarray.equal(lhs, rhs)

参数

  • lhs(scalar or mxnet.ndarray.array) - 要比较的第一个数组。
  • rhs(scalar or mxnet.ndarray.array) - 要比较的第二个数组。如果lhs.shape != rhs.shape,它们必须可以广播到一个共同的形状。

返回

布尔值的输出数组。

返回类型

ND阵列

返回元素方式的结果等于(==) 与广播的比较操作。

对于输入数组中的每个元素,如果对应的元素相同,则返回 1(true),否则返回 0(false)。

等效于 lhs == rhsmx.nd.broadcast_equal(lhs, rhs)

注意

如果两个数组的对应维度具有相同的大小或其中一个的大小为 1,则这些数组可以广播为一个共同的形状。

例子

>>> x = mx.nd.ones((2,3))
>>> y = mx.nd.arange(2).reshape((2,1))
>>> z = mx.nd.arange(2).reshape((1,2))
>>> x.asnumpy()
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]], dtype=float32)
>>> y.asnumpy()
array([[ 0.],
       [ 1.]], dtype=float32)
>>> z.asnumpy()
array([[ 0.,  1.]], dtype=float32)
>>> (x == 1).asnumpy()
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]], dtype=float32)
>>> (x == y).asnumpy()
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.]], dtype=float32)
>>> mx.nd.equal(x,y).asnumpy()
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.]], dtype=float32)
>>> (z == y).asnumpy()
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.]], dtype=float32)

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注:本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.equal。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。