Python 用Numpy测试多个参数的相等性

我想测试多个参数的相等性（即，如果所有参数相等，则返回

True

；如果至少有一个参数不同，则返回

False

）

由于

numpy.equal

只能处理两个参数，我本来会尝试reduce，但显然失败了：

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

---

您可以使用

np.unique

检查数组中唯一项的长度是否为1：

np.unique(array).size == 1

或

np.all（）

演示：

这个包有一个内置的函数。请注意，它也适用于多维数组，例如，您可以使用它检查一堆图像是否完全相同

import numpy_indexed as npi
npi.all_equal(array)

如果参数是浮点值，由于舍入错误，相等性测试可能会产生奇怪的结果。在这种情况下，您应该使用更稳健的方法，例如：

注意：Python3用户将需要包括functools import reduce中的
语句，因为
reduce
不再是Python3中的内置函数。
在第二种方法中，您不确定第一个元素是否与其他元素不同。@学习者我们只想检查所有项目是否相等。我的参数是整数，但我会记住您的答案，有一天它可能会有用！
>>> 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

import numpy_indexed as npi
npi.all_equal(array)

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