Тестирование, если все значения в массиве numpy равны

У меня есть одномерный массив размером c, который должен быть заполнен содержимым a + b. Я сначала выполняю a + b на устройстве с помощью PyOpenCL.

Я хочу быстро определить правильность массива результатов c в python с помощью numpy slicing.

Это то, что у меня в настоящее время есть

def python_kernel(a, b, c):
    temp = a + b
    if temp[:] != c[:]:
        print "Error"
    else:
        print "Success!"

Но я получаю ошибку:

ValueError: значение истинности массива с более чем одним элементом неоднозначно. Используйте a.any() или a.all()

Но кажется, что a.any или a.all будет просто определять, не являются ли значения 0.

Что делать, если я хочу проверить, все ли массивы в массиве numpy temp равны каждому значению в массиве numpy c?

ОТВЕТЫ

Ответ 2

np.allclose является хорошим выбором, если тип данных np.array - это float. np.array_equal работает не всегда. Например:

import numpy as np
def get_weights_array(n_recs):
    step = - 0.5 / n_recs
    stop = 0.5
    return np.arange(1, stop, step)

a = get_weights_array(5)
b = np.array([1.0, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6])

Результат:

>>> a
array([ 1. ,  0.9,  0.8,  0.7,  0.6])
>>> b
array([ 1. ,  0.9,  0.8,  0.7,  0.6])
>>> np.array_equal(a, b)
False
>>> np.allclose(a, b)
True

>>> import sys
>>> sys.version
'2.7.3 (default, Apr 10 2013, 05:13:16) \n[GCC 4.7.2]'
>>> np.version.version
'1.6.2'

Ответ 3

Вы бы назвали any результатом сравнения: if np.any(a+b != c): или эквивалентно if np.all(a+b == c):. a+b != c создает массив dtype=bool, а затем any смотрит на этот массив, чтобы увидеть, есть ли какой-либо элемент True.

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([4,5,2])
>>> c = a+b
>>> c
array([5, 7, 5]) # <---- numeric, so any/all not useful
>>> a+b == c
array([ True,  True,  True], dtype=bool) # <---- BOOLEAN result, not numeric
>>> all(a+b == c)
True

Сказав все это, Amber solution, вероятно, быстрее, поскольку ему не нужно создавать весь массив логических результатов.