当比较具有不同形状的numpy数组时意外的结果

Question

当比较2个不同大小的numpy数组时，我会期望基于广播的布尔数组或将引发错误的布尔数组。有时候我会得到False，好像它将它们比作对象一样。

在我可以预料，如果-失败，所以不==以下操作：在阵列

In [18]: a = np.zeros((2,7,5)) 

In [19]: b = np.zeros((2,7)) 

In [20]: a == b 
Out[20]: False 

In [21]: a - b 
--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-21-a5f966a4b1f4> in <module>() 
----> 1 a - b 

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,7,5) (2,7) 

Answer 1

a-b失败，因为自动广播发生在左侧，而不是右侧。

np.zeros((2,7,5))-np.zeros((2,7))[:,:,None] 

工作

np.zeros((2,7,5))==np.zeros((2,7))[:,:,None] 

和平等的测试通过元素的作品元素。

但是由于Kasra注意到，在a==b中，逐个元素比较将失败。显然这两个数组并不相等。返回False与其他Python使用==（.__eq__方法）一致。我不知道numpy开发者是否考虑过退回ValueError的替代方案。

考虑一下Python中返回时比较字符串和列表：

'two'=='three' 
[1,2,3]==[1] 
'string'==['l','i','s','t'] 

我想不出哪里__eq__返回一个错误，而不是False的情况。但是你也许可以用这种方式编写自己的类。

为__eq__ Python文档说：

A rich comparison method may return the singleton NotImplemented if it does not implement the operation for a given pair of arguments. By convention, False and True are returned for a successful comparison. However, these methods can return any value, so if the comparison operator is used in a Boolean context (e.g., in the condition of an if statement), Python will call bool() on the value to determine if the result is true or false.

numpy如下这一点 - 返回布尔数组，如果可能的话，False否则。

bool(np.zeros((2,7,5))==np.zeros((2,7))[:,:,None]) 

产生错误消息：

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

这是一个常见的问题SO的根。

Answer 2

算术运算符适用的elementwise。创建一个新数组并填充结果，如果数组不具有相同的形状，则python将引发一个ValueError以通知您有关该问题，因为它的算术错误。

但==蟒蛇返回bool值及其可能要2个阵列放在一起比较，并获得bool值（即使他们没有一个相同的形状），所以首先它检查阵列的shapes;如果这些不相同，则返回False。