दो numpy सरणियों की तुलना कैसे करें: उदाहरणों के साथ

आप दो NumPy सरणियों के मानों की तुलना करने के लिए निम्नलिखित विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: परीक्षण करें कि क्या तत्व स्तर पर दो NumPy सरणियाँ समान हैं

 #test if array A and array B are element-wise equal
n.p. array_equal (A,B)

विधि 2: परीक्षण करें कि क्या दो NumPy सरणियाँ तत्व स्तर पर समान हैं (सहिष्णुता के भीतर)

 #test if array A and array B are element-wise equal (within absolute tolerance of 2)
n.p. allclose (A, B, atol= 2 )

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: परीक्षण करें कि क्या तत्व स्तर पर दो NumPy सरणियाँ समान हैं

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि array_equal() फ़ंक्शन का उपयोग यह जांचने के लिए कैसे करें कि क्या दो NumPy सरणियाँ तत्व स्तर पर समान हैं:

 import numpy as np

#create two NumPy arrays
A = np. array ([1, 4, 5, 7, 10])
B = np. array ([1, 4, 5, 7, 10])

#test if arrays are element-wise equal
n.p. array_equal (A,B)

True

फ़ंक्शन सत्य लौटाता है क्योंकि दोनों NumPy सरणियों की लंबाई समान है और समान मान समान स्थिति में हैं।

हालाँकि, यदि दो NumPy सरणियों का मान समान है, लेकिन विभिन्न स्थितियों में है, तो फ़ंक्शन गलत लौटाएगा:

 import numpy as np

#create two NumPy arrays with same values but in different positions
A = np. array ([1, 4, 5, 7, 10])
B = np. array ([1, 4, 7, 5, 10])

#test if arrays are element-wise equal
n.p. array_equal (A,B)

False

उदाहरण 2: परीक्षण करें कि क्या दो NumPy सरणियाँ तत्व स्तर पर समान हैं (सहिष्णुता के भीतर)

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि allclose() फ़ंक्शन का उपयोग यह जांचने के लिए कैसे करें कि क्या दो NumPy सरणियाँ 2 के सहनशीलता मान के भीतर तत्व स्तर पर बराबर हैं:

 import numpy as np

#create two NumPy arrays
A = np. array ([1, 4, 5, 7, 10])
B = np. array ([1, 4, 7, 8, 10])

#test if arrays are element-wise equal (within absolute tolerance of 2)
n.p. allclose (A, B, atol= 2 )

True

फ़ंक्शन सत्य लौटाता है क्योंकि प्रत्येक NumPy सरणी के बीच मिलान करने वाले तत्व एक दूसरे के 2 के भीतर होते हैं।

उदाहरण के लिए, हम देखते हैं कि प्रत्येक सरणी के तीसरे और चौथे स्थान पर तत्व अलग-अलग हैं, लेकिन क्योंकि प्रत्येक जोड़ी 2 मानों से अलग है, फ़ंक्शन सत्य लौटाता है।

हालाँकि, यदि हम पूर्ण सहिष्णुता (एटोल) तर्क को 1 में बदलते हैं, तो फ़ंक्शन False लौटाएगा:

 import numpy as np

#create two NumPy arrays
A = np. array ([1, 4, 5, 7, 10])
B = np. array ([1, 4, 7, 8, 10])

#test if arrays are element-wise equal (within absolute tolerance of 1)
n.p. allclose (A, B, atol= 1 )

False

फ़ंक्शन गलत लौटाता है क्योंकि प्रत्येक NumPy सरणी की तीसरी स्थिति में संबंधित तत्व एक दूसरे से 1s दूर नहीं हैं।

ध्यान दें : array_equal और allclose फ़ंक्शंस की पूरी व्याख्या के लिए NumPy दस्तावेज़ देखें।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि NumPy में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

NumPy सरणी में तत्वों को कैसे स्थानांतरित करें
NumPy में तत्वों की घटनाओं की गणना कैसे करें
NumPy सरणी के मोड की गणना कैसे करें