numpy.equal

numpy.equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature])=<ufunc 'equal'>

Возвращает (x1 == x2) поэлементно.

Параметры:

x1, x2array_like

Входные массивы. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть совместимы для трансляции в общую форму (которая становится формой результата).

outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, в которую вводятся входные данные. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой параметр) должен иметь длину, равную количеству выходных данных.

wherearray_like, необязательно

Это условие транслируется по вводу. В местах, где условие истинно, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если массив out создается с помощью по умолчанию out=None, места в нем, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых параметров см. документацию ufunc.

Возвращает:

outndarray или скаляр

Массив вывода, поэлементное сравнение x1 и x2. Обычно имеет тип bool, если не указано dtype=object. Это скаляр, если и x1 и x2 являются скалярами.

См. также

not_equal, greater_equal, less_equal, greater, less

Примеры

>>> np.equal([0, 1, 3], np.arange(3))
array([ True,  True, False])

Сравниваются значения, а не типы. Поэтому целое число (1) и массив длиной один могут оцениваться как True:

>>> np.equal(1, np.ones(1))
array([ True])

Оператор == может использоваться как сокращение для np.equal на ndarrays.

>>> a = np.array([2, 4, 6])
>>> b = np.array([2, 4, 2])
>>> a == b
array([ True,  True, False])