İki dizinin aynı olup olmadığını kontrol etmek istiyorsanız shape
VE belgelerinde önerilen yöntemle elements
kullanmalısınız np.array_equal
.
Performans açısından, herhangi bir eşitlik kontrolünün diğerini geçmesini beklemeyin, çünkü optimize edilecek çok yer yoktur comparing two elements
. Sadece uğruna, hala bazı testler yaptım.
import numpy as np
import timeit
A = np.zeros((300, 300, 3))
B = np.zeros((300, 300, 3))
C = np.ones((300, 300, 3))
timeit.timeit(stmt='(A==B).all()', setup='from __main__ import A, B', number=10**5)
timeit.timeit(stmt='np.array_equal(A, B)', setup='from __main__ import A, B, np', number=10**5)
timeit.timeit(stmt='np.array_equiv(A, B)', setup='from __main__ import A, B, np', number=10**5)
> 51.5094
> 52.555
> 52.761
Çok eşit, hız hakkında konuşmaya gerek yok.
(A==B).all()
Hemen hemen aşağıdaki kod pasajı olarak davranacağını:
x = [1,2,3]
y = [1,2,3]
print all([x[i]==y[i] for i in range(len(x))])
> True
np.array_equal
IME istiyorsun .(A==B).all()
olacak A ve B farklı uzunlukları varsa çökmesine . Numpy 1.10 itibariyle, == bu durumda kullanımdan kaldırma uyarısı verir .