如何用Numpy简洁地道地获取二维数组的逐行相等结果？

你需要的其实是在逐元素比较的基础上，沿着行的维度（axis=1）判断整行所有元素是否都相等，用all()方法指定axis参数就可以完美解决这个问题。

两种简洁实现方式： #

1. 先做逐元素比较，再调用数组的all()方法指定axis=1：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[5, 6], [3, 4], [1, 2]])

result = (a == b).all(axis=1)
print(result)
# 输出：array([False,  True, False])

2. 用np.all()函数封装，效果完全一致：

result = np.all(a == b, axis=1)
print(result)
# 输出同样符合预期的结果

为什么原来的方法不符合预期？ #

你之前用a == b或者np.equal(a, b)得到的是逐元素的布尔数组，这是因为Numpy的广播机制会默认对每个元素单独比较。而加上all(axis=1)之后，会沿着每行的方向（也就是第二个维度）检查所有元素是否都为True，最终压缩成一维数组，正好对应每行是否完全相等的判断结果。

补充：处理浮点数数组的情况 #

如果你的数组是浮点数类型，直接用==可能会因为精度问题导致错误判断，这时候可以用np.allclose()来做行级的近似相等判断：

a_float = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
b_float = np.array([[1.0000001, 2.0], [3.0, 4.0]])

result = np.allclose(a_float, b_float, axis=1)
print(result)
# 输出：array([ True,  True])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gojomo