比较以numpy矩阵为值的两个字典

发布于 2021-01-29 17:31:47

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?

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1 个回答
  • 面试哥
    面试哥 2021-01-29
    为面试而生,有面试问题,就找面试哥。

    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



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