python - numpy:有 `allclose(np.array, scalar)` 吗？

Question

在 numpy 中，您可以使用 allclose(X, Y) 函数逐个检查两个数组之间的近似相等性。此外，使用像 X==5 这样的表达式，您可以检查数组和标量之间的逐元素相等性。

是否有结合这两种功能的功能？也就是说，可以比较数组和标量以获得近似元素相等性吗？

Answer 1

numpy 文档中的术语 array 或 array-like 主要表示输入被转换为数组 np.asarray(in_arg) 或 np.asanyarray(in_arg)。因此，如果您输入一个标量，它将被转换为一个标量数组:

>>> import numpy as np
>>> np.asarray(5)    # or np.asanyarray
array(5)

而函数 np.allclose 或 np.isclose 只是进行逐元素比较，无论第二个参数是标量数组，还是具有相同形状的数组或正确广播到第一个数组的数组:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,2,1,0,1.00001,0.9999999])
>>> np.allclose(arr, 1)
False
>>> np.isclose(arr, 1)
array([ True, False,  True, False,  True,  True], dtype=bool)

>>> np.isclose(arr, np.ones((10, 6)))
array([[ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False,  True,  True]], dtype=bool)

因此无需寻找另一个明确处理标量的函数，这些函数已经正确地处理标量。