Cách so sánh hai ma trận trong python
Chúng tôi có thể đưa kết quả vào một khung dữ liệu 1 với MultiIndex với số hàng từ a ở cấp độ đầu tiên và số hàng từ b ở cấp độ thứ hai Show Có nên so sánh NaN bằng nhau hay không. Nếu kiểu d của a1 và a2 là phức, các giá trị sẽ được coi là bằng nhau nếu thành phần thực hoặc ảo của một giá trị đã cho là Mới trong phiên bản 1. 19. 0 Trả về . b boolTrả về True nếu các mảng bằng nhau Xem thêm Trả về True nếu hai mảng bằng nhau về mặt phần tử trong một dung sai Trả về True nếu các mảng đầu vào có hình dạng nhất quán và tất cả các phần tử đều bằng nhau ví dụ >>> np.array_equal([1, 2], [1, 2]) True >>> np.array_equal(np.array([1, 2]), np.array([1, 2])) True >>> np.array_equal([1, 2], [1, 2, 3]) False >>> np.array_equal([1, 2], [1, 4]) False >>> a = np.array([1, np.nan]) >>> np.array_equal(a, a) False >>> np.array_equal(a, a, equal_nan=True) True Khi Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét các phương pháp khác nhau để so sánh hai mảng trong Python và kiểm tra xem chúng có bằng nhau hay không. Hai mảng sẽ chỉ bằng nhau khi kích thước và giá trị của chúng giống nhau. Nếu hai mảng có cùng giá trị nhưng thứ tự của chúng không giống nhau thì hai mảng sẽ không được coi là bằng nhau Chúng ta có thể kiểm tra xem hai mảng có bằng nhau hay không bằng Python bằng cách sử dụng các phương thức sau So sánh hai mảng trong Python bằng phương thức numpy.array_equal()Phương thức 0 là False và phải được đặt là ____68_______ nếu chúng tôi muốn phương thức coi hai giá trị 3 là bằng nhauĐoạn mã ví dụ dưới đây trình bày cách sử dụng toán tử 8 và phương thức 9 để so sánh hai mảng trong Python Ở đây chúng tôi sẽ tập trung vào việc so sánh được thực hiện bằng NumPy trên các mảng. So sánh hai mảng NumPy xác định xem chúng có tương đương nhau hay không bằng cách kiểm tra xem mọi phần tử tại mỗi chỉ mục tương ứng có giống nhau không. Phương pháp 1. Chúng tôi thường sử dụng toán tử == để so sánh hai mảng NumPy để tạo một đối tượng mảng mới. Gọi ndarray. all() với đối tượng mảng mới là ndarray để trả về True nếu hai mảng NumPy tương đương. Python3
Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])1 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])2 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])3 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])5 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])6 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])7 = np.array([[ 1 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0_______6_______1 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])2 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])3 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0_______6_______5 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])6
numpy.array_equal(arr1, arr2)8 = an_array = = Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])7 Equal4 = Equal6 Equal7_______23_______8
Equal9 import 0đầu ra True Phương pháp 2. Chúng ta cũng có thể sử dụng các toán tử lớn hơn, nhỏ hơn và bằng để so sánh. Để hiểu, hãy xem đoạn mã dưới đây Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out]) Python3
Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0 numpy as np 0numpy as np 1
Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0 numpy as np 9numpy as np 1
Equal9_______74_______2 an_array 3an_array 4Equal9_______74_______2 an_array 7an_array 8
Equal9_______74_______2 = 1= 2Equal9 = 4
Equal9_______74_______2 = 7= 2Equal9 np.array([[ 0
Equal9_______74_______2 np.array([[ 3= 2Equal9 np.array([[ 6
Equal9_______74_______2 np.array([[ 9= 2Equal9 1 2đầu ra
Phương pháp 3. Sử dụng mảng_equal()Hàm array_equal() này kiểm tra xem hai mảng có cùng phần tử và hình dạng giống nhau không cú pháp numpy.array_equal(arr1, arr2) Thông số
Loại trả lại. Đúng, hai mảng có cùng phần tử và hình dạng giống nhau. ; Thí dụ Python3
Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0_______6_______1 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])2 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])3 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])5 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])6 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])06 = np.array([[ ___1 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0_______6_______1 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])2 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])3 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])0_______6_______5 Syntax : numpy.greater(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.greater_equal(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less(x1, x2[, out]) Syntax : numpy.less_equal(x1, x2[, out])6 Làm cách nào để so sánh hai mảng trong Python?Phương pháp 1. Chúng tôi thường sử dụng toán tử == để so sánh hai mảng NumPy nhằm tạo đối tượng mảng mới . Gọi ndarray. all() với đối tượng mảng mới là ndarray để trả về True nếu hai mảng NumPy tương đương.
Làm cách nào để so sánh 2 danh sách trong Python?Bạn có thể sử dụng hàm map() của Python cùng với các công cụ funcool. hàm reduce() để so sánh các mục dữ liệu của hai danh sách. Khi bạn sử dụng chúng kết hợp, hàm map() sẽ áp dụng hàm đã cho cho mọi phần tử và hàm reduce() đảm bảo rằng nó áp dụng hàm theo cách liên tiếp. |