Python 如何检查numpy数组是否相等

我在numpy做一些练习，特别是在广播方面，但我被卡住了。
有人能解释一下assert应该如何使用吗

def fill_0(n):
    return np.zeros(n) -1

def fill_1(n):
    return np.zeros(n) *(-1)

def fill_2(n):
    return - np.ones(n)

def fill_3(n):
    return - np.ones(n) -2

assert fill_0(4) == fill_1(4) == fill_2(4) == fill_3(4)

我会这样做：

np.testing.assert_array_equal(fill_0(4), fill_1(4))
np.testing.assert_array_equal(fill_0(4), fill_2(4))
np.testing.assert_array_equal(fill_0(4), fill_3(4))

这使得失败的位置更加明确（因为每一对都是一条单独的线），即使数据中有NaN，它也能工作，而常规的相等性比较会失败（因为NaN==NaN为False）。

我会这样做：

np.testing.assert_array_equal(fill_0(4), fill_1(4))
np.testing.assert_array_equal(fill_0(4), fill_2(4))
np.testing.assert_array_equal(fill_0(4), fill_3(4))

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这使得失败的位置更加明确（因为每一对都是一条独立的线），即使数据中有NaN，它也会工作，而常规的相等比较会失败（因为NaN==NaN是错误的）。

我刚刚意识到，即使广播也是错误的，哈哈，这就是为什么我需要检查它，为什么使用np.all（）是错误的？我想你指的是

np。我发布并删除了所有的
答案，这完全是错误的，对不起：/但应该有办法使用
np。所有的
我想我现在太累了，不能发布了：）；在任何情况下，@JohnZwinck的答案都是很好的，因为assert
np.all（fill\u 0（4）=fill\u 1（4）=fill\u 2（4）=fill\u 3（4））
起作用了？我刚刚意识到，即使是广播也是错误的哈哈，这就是为什么我需要检查它，为什么使用np.all（）是错误的？我想你指的是
np.all
我发布和删除的答案，这是完全错误的，对不起：/但是应该有办法用
np来实现。所有的
我想我现在已经太累了，不能发布了：）；在任何情况下，@JohnZwinck的答案都是nicerMaybe assert
np.all（fill\u 0（4）=fill\u 1（4）=fill\u 2（4）=fill\u 3（4））
有效？这与编写
assert np.array\u equal（）
相同，对吗？@Zhang\u anlan:No.根据文档：“与numpy中的标准用法相反，NaN是像数字一样比较的，如果两个对象的NaN都在相同的位置，则不会提出断言。”这与编写
assert np.array_equal（）
，对不对？@Zhang_anlan:不对。根据文档：“与numpy中的标准用法相反，NaN是像数字一样比较的，如果两个对象在相同位置都有NAN，则不会引发断言。”