Python 比较NumPy数组的两个（嵌套）列表/元组

假设我有两个嵌套结构，类型如下：

[(array, (array, array, array)), (array, (array, array, array))]

里面所有有趣的数据都是NumPy数组。比较这两种数据结构的最简单方法是什么？我可以单独索引和比较每个对应的数组，但这需要大量的索引和键入

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如果有一种简单的方法可以“吞咽”所包含数组中的所有数字，并将它们明确地“序列化”到一个NumPy数组中，那么生成的数组将很容易比较。我主要感兴趣的是检查两个这样的数组是否相等（

=

或

np.allclose（）

）。我曾经天真地尝试过这样做，在整个过程中抛出一个

np.array

，但这只会将最外层的列表转换为NumPy数组。

要使用

np.allclose

，您需要自己的比较函数

def compare(a, b):
    if isinstance(a, (list, tuple)) and isinstance(b, type(a)):
        for aa, bb in zip(a, b):
            if not compare(aa, bb):
                return False  # Short circuit
        return True
    else:  # numpy arrays
        return numpy.allclose(a, b)

---

当然，您可能会变得更加花哨（例如，将

kwargs

从

compare

向下传递到

allclose

），您的输入检查可能会更加稳健，但这应该会给您一个大致的想法……

这是一个小小的修改，以尝试过滤出a和b不属于同一类型的情况，也就是说，在我们试图检查的意义上是不可比较的：

def compare(a, b):
    if not isinstance(b, type(a)):
        raise TypeError('The two input objects must be of same type')
    else:
        if isinstance(a, (list, tuple)):
            for aa, bb in zip(a, b):
                if not compare(aa, bb):
                    return False  # Short circuit
            return True
        else:  # numpy arrays
            return np.allclose(a, b)

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它总是一个大小为2的元组列表，第一个元素是数组，第二个元素是数组的元组？如果你想要

==

，你应该可以这样做：

a==b

，其中

a

和

b

是你描述的列表。如果你想要

np.allclose

，事情就会变得更困难。@Holt是的，总是元组结构，但事实上，列表可能包含更多的元组结构。@mgilson我可能想接受微小的数字差异-因此

allclose

。如果两个列表具有相同的数值，但不同的数组对象，该

==

产生一个

真值

错误<代码>=数组之间的测试可以生成布尔数组。

allclose

方法应该更安全。@hpaulj--derp。谢谢（你可以看出，我最近很少与

numpy

合作）。那我就把第一块去掉。聪明。我注意到，

和isinstance（b，type（a））

也确保了一个人实际上在检查同一类型的两个对象，并且由于这在某种程度上起到了输入验证的作用，所以有点遗憾的是，这也会在失败时触发

numpy.allclose

比较。我添加了你答案的一个变体，希望能解决这个问题。