测试两个numpy二维数组的相等性

我一直在试图将各个元素从一个2D数组复制到另一个。我的代码如下：测试两个numpy二维数组的相等性

tp_matrix = np.array(tp_matrix) 
my_array = np.empty(shape = (tp_matrix.shape)) 

for x in range(tp_matrix.shape[0]): 
    for y in range(tp_matrix.shape[1]): 
     my_array[x][y] = tp_matrix[x][y] 


if(np.array_equal(my_array, tp_matrix)): 
    print('Equal') 
else: 
    print('Not equal')

但是，两个数组由于某种原因不相等。这里有什么问题，我能做些什么来解决它？

我不能使用numpy的复制函数，因为我想稍后再对my_array中的某些元素进行修改，其他值与my_matrix的值相同。

编辑：在运行代码时，我收到以下消息： FutureWarning：elementwise comparison failed;返回标量，但将来会执行元素比较这是否意味着数据集（tp_matrix）有问题？

编辑2：我已经尝试了allclose和isclose函数，但是我得到这个错误： TypeError：ufunc'isfinite'不支持输入类型，并且输入不能被安全地强制转换为任何支持的类型投射规则''安全'' 数据以浮点形式存储。它也有点大（399 x 5825）。

编辑3：解决。我不得不重新安装python。

来源

2016-04-24 Ar254

元素是否漂浮？比较花车可以有这样的效果。尝试https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.allclose.html#numpy.allclose。一般来说，永远不要测试花车的平等。 – JulienD

试着用'numpy.allclose（）'来给你的平等句容忍一下。此外，如果您提供有关您的数据的更多信息（可能是示例）以及您打算如何处理它，可能会有解决方案来创建“最佳副本”。 – armatita

当我运行代码时，使用整数列表和浮点列表作为tp_matrix，我得到“Equal”。什么是你正在使用的tp_matrix？ – 2016-04-24 19:50:48

使用np.allclose来测试浮点数组（几乎）相等，因为浮点数在计算机中表示的方式。

欲了解更多详情，您可以阅读例如"What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic"

来源

2016-04-24 19:52:44 JulienD

allclose给出编辑2中显示的错误。 – Ar254

什么是my_array.dtype？ – JulienD

尝试'my_array = my_array.astype（np.float64）'和'tp_matrix' – JulienD

我试图模仿你正在经历什么，做了以下内容：

one = np.array([1,2,3]) 
two = np.array([one,one,one]) 
three = np.empty(shape=(two.shape)) 
for x in range(two.shape[0]): 
    for y in range(two.shape[1]): 
     three[x][y] = two[x][y]

打印“两节”的内容，“三化”使以下结果

print(three) 
array([[ 1., 2., 3.], 
     [ 1., 2., 3.], 
     [ 1., 2., 3.]]) 
print(two) 
array([[1, 2, 3], 
     [1, 2, 3], 
     [1, 2, 3]])

虽然这个小例子，如果我使用np.array_equal测试平等numpy的返回true，则可能是roundi ng错误会导致测试在您的情况下为False。

一种解决方法，这可能是下面的测试：

sum(sum(two==three)) == two.shape[0]*three.shape[1]

虽然有可能是更有效的办法。

来源

2016-04-24 19:53:17

测试两个numpy二维数组的相等性

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