numpy.equal#

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

傳回 (x1 == x2) 的元素級比較。

參數:
x1, x2array_like

輸入陣列。如果 x1.shape != x2.shape，它們必須可廣播到一個共同形狀（這將成為輸出的形狀）。

outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元組, 可選

結果儲存的位置。如果提供，它必須具有輸入廣播到的形狀。如果未提供或為 None，則傳回新分配的陣列。元組（可能僅作為關鍵字參數）的長度必須等於輸出的數量。

wherearray_like, 可選

此條件會廣播到輸入之上。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他地方，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設 out=None 建立未初始化的 out 陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。

**kwargs

對於其他僅限關鍵字的參數，請參閱 ufunc 文件。

傳回:
outndarray 或 純量

輸出陣列，x1 和 x2 的元素級比較。通常為布林類型，除非傳遞 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是純量，則為純量。

另請參閱

not_equal, greater_equal, less_equal, greater, less

範例

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

比較的是值，而不是類型。因此，整數 (1) 和長度為一的陣列可以評估為 True

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

== 運算子可以用作 np.equal 在 ndarray 上的簡寫。

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