numpy.equal#

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

逐元素返回 (x1 == x2)。

参数:
x1, x2array_like

输入数组。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个共同的形状（这将成为输出的形状）。

outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like，可选

此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。

**kwargs**

有关其他关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回值:
outndarray 或标量

输出数组，x1 和 x2 的逐元素比较。通常类型为 bool，除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

另请参阅

not_equal、greater_equal、less_equal、greater、less

示例

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

比较的是值，而不是类型。因此，一个整数 (1) 和一个长度为一的数组可以评估为 True

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

运算符 == 可用作 ndarray 上 np.equal 的简写。

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