NumPy, 개체 배열에 대한 동등 검사가 작동하지 않는 이유는 무엇입니까? 객체의 다음과 같은 배열로

Question

는 :

a = np.array([[1], [1, 2], [1, 2, 3], [1], [1]], dtype=object) 
b = np.array([(1,), (1, 2), (1, 2, 3), (1,), (1,)], dtype=object) 

다음 평등 검사가 작동하지 않습니다 :

a==[1] 
#array([False, False, False, False, False], dtype=bool) 

b==(1,) 
#array([False, False, False, False, False], dtype=bool) 

내가 대신 문자열을 사용하는 경우 :

c = np.array(['[1]', '[1, 2]', '[1, 2, 3]', '[1]', '[1]']) 

동등 검사가 작동합니다

를

c == '[1]' 
#array([ True, False, False, True, True], dtype=bool) 

배열 검사가 왜 그렇게 행동합니까?

[i==[1] for i in a] 
#[True, False, False, True, True] 

[i==(1,) for i in b] 
#[True, False, False, True, True] 

감사합니다 : 우리가 A 또는 B를 반복하고 또한 예상 된 결과를 제공 검사를 수행하는 경우

!

Answer 1

NumPy는 많은 경우에 배열과 같은 객체를 배열로 자동 처리하도록 설계되었습니다. 여기서 NumPy는 [1]과 (1,)이 배열과 유사한 객체이며 broadcasting 규칙을 적용한다고 봅니다. 한 변의 길이 -1 축은 다른 객체의 해당 축의 길이로 확장되고 한 객체의 치수가 다른 객체보다 작 으면 누락 된 치수가 왼쪽에 채워지고 다른 치수는 해당 객체의 길이로 채워집니다. 따라서

a == [1] 

False 5 개의 배열은

a == numpy.array([1, 1, 1, 1, 1]) 

와 동일한 결과를 제공한다.