Comprobando si todos los valores en una matriz numpy son iguales

Question

Tengo una matriz numpy unidimensional c que se supone que debe llenarse con los contenidos de a + b. Estoy ejecutando primero a + b en un dispositivo usando PyOpenCL.

Quiero determinar rápidamente la corrección de la matriz de resultados c en python usando numpy slicing.

Esto es lo que tengo actualmente

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

pero me sale el error:

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

Pero parece a.any o a.all se acaba de determinar si los valores no son 0.

¿Qué debo hacer si deseo probar si todos los escaladores de la matriz numpytemp son iguales a todos los valores en la matriz numpyc?

Answer 1

¿Por qué no utilizar numpy.array_equal(a1, a2)^[docs] desde las funciones de NumPy?

Answer 2

Llamarías any en el resultado de la comparación: if np.any(a+b != c): o equivalentemente if np.all(a+b == c):. a+b != c crea una matriz de dtype=bool, y luego any examina esa matriz para ver si algún miembro es 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 

Habiendo dicho todo esto, sin embargo, Amber's solution es probablemente más rápido, ya que no tiene que crear toda la matriz resultado booleano.

Answer 3

np.allclose es una buena opción si np.array tipo de datos es flotadores. np.array_equal no siempre funciona correctamente. Por ejemplo:

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]) 

Resultado:

>>> 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'