比較兩個字典與numpy的矩陣作爲值

Question

我想要斷定兩個Python字典是相等的（這意味着：等量密鑰，和從關鍵值每個映射是相等;順序並不重要）。一個簡單的辦法是assert A==B，但是，如果字典的值是numpy arrays這不起作用。如何編寫一個函數來檢查一般兩個字典是否相等？

>>> import numpy as np 
>>> A = {1: np.identity(5)} 
>>> B = {1: np.identity(5) + np.ones([5,5])} 
>>> A == B 
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

編輯我知道numpy的矩陣應檢查其平等.all()。我正在尋找的是檢查此的一般方法，而不必檢查isinstance(np.ndarray)。這可能嗎？

相關信息不numpy的數組：

• Comparing two dictionaries in Python
• Comparing/combining two dictionaries

Answer 1

考慮以下代碼

>>> import numpy as np 
>>> np.identity(5) 
array([[ 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 1., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 1., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 1., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 1.]]) 
>>> np.identity(5)+np.ones([5,5]) 
array([[ 2., 1., 1., 1., 1.], 
     [ 1., 2., 1., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 2., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1., 2., 1.], 
     [ 1., 1., 1., 1., 2.]]) 
>>> np.identity(5) == np.identity(5)+np.ones([5,5]) 
array([[False, False, False, False, False], 
     [False, False, False, False, False], 
     [False, False, False, False, False], 
     [False, False, False, False, False], 
     [False, False, False, False, False]], dtype=bool) 
>>> 

注意比較的結果是一個矩陣，而不是一個布爾值。字典比較將使用值CMP方法，這意味着，比較矩陣值的情況下，比較字典將得到的複合結果比較值。你想要做的是使用 numpy.all崩潰複合數組結果爲標布爾結果

>>> np.all(np.identity(5) == np.identity(5)+np.ones([5,5])) 
False 
>>> np.all(np.identity(5) == np.identity(5)) 
True 
>>> 

您需要編寫自己的函數來比較這些字典，測試值類型，看看他們是matricies，然後使用numpy.all進行比較，否則使用==。當然，你總是可以得到看中，並開始繼承字典和重載CMP，如果你想太多。

Answer 2

您可以使用numpy.testing.assert_equal

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.testing.assert_equal.html