比较嵌套的 numpy 数组答案

【问题标题】：Comparing nested numpy arrays比较嵌套的 numpy 数组
【发布时间】：2021-01-02 17:28:19
【问题描述】：

我正在尝试比较两个相同的嵌套 numpy 数组：

In [1]: a1 = np.array([np.array([1, 1, 1]), np.array([2, 2, 2]), np.array([3])], dtype=object)         
In [2]: a2 = np.array([np.array([1, 1, 1]), np.array([2, 2, 2]), np.array([3])], dtype=object)

我看到here，为了比较两个 dtype 对象数组，我需要使用 numpy.equal() 和关键字参数 dtype=numpy.object。

In [3]: e = np.equal(a1, a2, dtype=object)                                                             
In [4]: e                                                                                              
Out[4]: 
array([array([ True,  True,  True]), array([ True,  True,  True]),
       array([ True])], dtype=object)

但是，e.all 引发了异常：

In [5]: e.all()                                                                                        
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-129-afa4ead28930> in <module>
----> 1 e.all()

/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/numpy/core/_methods.py in _all(a, axis, dtype, out, keepdims)
     55 
     56 def _all(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):
---> 57     return umr_all(a, axis, dtype, out, keepdims)
     58 
     59 def _count_reduce_items(arr, axis):

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

如何比较这些数组？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

您可以将它们堆叠起来，然后检查all：

np.hstack(e).all()
#True

【讨论】：

【解决方案2】：

Alternatlivley，主要是为了演示问题，错误是什么意思：

而不是做：

e.all()

您可以到达每个元素以检查所有内容

all(arr.all() for arr in e.tolist())

因为您有一个包含更多数组的数组，而不是 ndarray（矩阵），所以内置 all 将每个数组视为布尔值，这就是导致您的错误的原因..

再次，我没有检查时间，可能是另一个答案更快，但我主要是为了解释......

【讨论】：