为什么打印结果相同的两个numpy数组直接比较相等时返回False？

第一个核心bug：自定义inverse函数无返回值 #

你编写的inverse函数仅在内部打印了计算得到的逆矩阵，没有return语句返回计算结果，执行e = inverse(zeze)时，变量e实际的值为None，和numpy返回的数组做==比较自然全部返回False。
修复方式：在inverse函数的行列式非零分支末尾，添加return id_mat_copy，把计算结果返回。

第二个问题：浮点数精度导致精确匹配失败 #

即便修复了返回值问题，直接用==比较两个浮点矩阵结果大概率还是全False，原因是：

• 你实现的高斯消元法、numpy的linalg.inv底层采用的是不同的数值计算逻辑，计算过程中产生的浮点舍入误差存在差异
• numpy打印数组时默认仅保留小数点后8位，会截断低位的微小误差，所以打印结果看起来完全一致，但实际存储的双精度浮点数低位存在差异，==是逐位精确匹配，自然无法通过

正确的浮点矩阵比较方式 #

numpy提供了np.allclose()方法专门用于浮点数组的近似相等比较，会自动忽略低于公差阈值的微小误差，用法如下：

print(np.allclose(d, e))

修复返回值后执行上述代码，会返回True，验证结果正确性。

额外优化建议 #

你代码中判断矩阵是否奇异的逻辑if detm == 0也存在浮点精度问题，行列式本身是浮点计算结果，即便矩阵是奇异的，计算得到的行列式也可能是一个极小的非零值而非精确的0，建议修改为：

if abs(detm) < 1e-10:
    # 判定为奇异矩阵的逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anweshan Goswami