python – 将两个字典与numpy矩阵作为值进行比较

概述我想断言两个 Python字典是相等的(这意味着：等量的密钥,每个从键到值的映射是相等的;顺序并不重要).一种简单的方法是断言A == B,但是,如果字典的值是numpy数组,则这不起作用.如果两个词典相同,我怎样才能编写一个函数来检查？ >>> import numpy as np>>> A = {1: np.identity(5)}>>> B = {1: np.identity(5) + 我想断言两个 Python字典是相等的(这意味着：等量的密钥,每个从键到值的映射是相等的;顺序并不重要).一种简单的方法是断言A == B,但是,如果字典的值是numpy数组,则这不起作用.如果两个词典相同,我怎样才能编写一个函数来检查？

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

编辑我知道应该检查numpy矩阵与.all()的相等性.我正在寻找的是检查这一点的一般方法,而不必检查isinstance(np.ndarray).这可能吗？

没有numpy数组的相关主题：

> Comparing two dictionaries in Python
> Comparing/combining two dictionaries

解决方法 考虑这段代码

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

注意,比较的结果是矩阵,而不是布尔值. Dict比较将使用值cmp方法比较值,这意味着在比较矩阵值时,dict比较将得到复合结果.你想要做的就是使用
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matricIEs,然后使用numpy.all进行比较,否则使用==.当然,如果你也想要的话,你可以随时获得幻想并开始子类化dict和重载cmp.

总结

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