比较以numpy矩阵为值的两个字典

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比较以numpy矩阵为值的两个字典

python

我想断言两个Python字典是相等的（这意味着：键的数量相等，并且从键到值的每个映射都是相等的；顺序并不重要）。assert A==B但是，如果字典的值为，则简单的方法将不起作用numpy arrays。如何编写一个函数来检查两个字典是否相等？

>>> import numpy as np
>>> A = {1: np.identity(5)}
>>> B = {1: np.identity(5) + np.ones([5,5])}
>>> A == B
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

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我知道应该检查numpy矩阵是否相等.all()。我正在寻找的是一种无需检查即可检查此问题的一般方法isinstance(np.ndarray)。这可能吗？

阅读 212

2020-12-20

共1个答案

小编典典

考虑这段代码

>>> import numpy as np
>>> np.identity(5)
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.]])
>>> np.identity(5)+np.ones([5,5])
array([[ 2.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  2.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  2.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  2.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  2.]])
>>> np.identity(5) == np.identity(5)+np.ones([5,5])
array([[False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False]], dtype=bool)
>>>

请注意，比较的结果是一个矩阵，而不是布尔值。字典比较将使用值 cmp
方法比较值，这意味着在比较矩阵值时，字典比较将获得复合结果。您要执行的操作是使用
numpy.all将复合数组结果折叠为标量布尔结果

>>> np.all(np.identity(5) == np.identity(5)+np.ones([5,5]))
False
>>> np.all(np.identity(5) == np.identity(5))
True
>>>

您需要编写自己的函数来比较这些字典，测试值类型以查看它们是否为矩阵，然后使用进行比较numpy.all，否则使用进行比较==。当然，如果您愿意的话，也总是可以幻想并开始子类化dict并重载
cmp 。

2020-12-20