Python numpy equal用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.equal 的用法。

用法:

numpy.equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'equal'>

返回 (x1 == x2) 元素。

参数：

x1, x2： array_like

输入数组。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。

out： ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。

where： 数组，可选

此条件通过输入广播。在条件为真的位置，out数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs：

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

out： ndarray 或标量

输出数组，逐元素比较x1和x2。通常为 bool 类型，除非dtype=object已通过。如果两者都是标量x1和x2是标量。

例子：

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

比较的是值，而不是类型。因此 int (1) 和一个可以评估为 True 的长度数组：

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

== 运算符可用作 ndarray 上 np.equal 的简写。

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