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不知道大家有没有过这种经历,就是想要判断两个数组运算后得到的新数组中的各个元素值是否相同。这里给出一种使用np.unique()的方法,代码如下:

import numpy as np


class Debug:
 @staticmethod
 def isAllElementSame():
 x1 = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
 x2 = np.array([[81., 162., 243., ], [243., 324., 405.], [486., 567., 648.]])
 print('The result if x2/x1 is:')
 print(x2 / x1)
 print('Judge whether all elements in array are same or not')
 print(len(np.unique(x2 / x1)) == 1)


if __name__ == '__main__':
 debug = Debug()
 debug.isAllElementSame()
"""
The result if x2/x1 is:
[[81. 81. 81.]
 [81. 81. 81.]
 [81. 81. 81.]]
Judge whether all elements in array are same or not
True
"""

可以看到,当输出为True的时候,表明数组中的所有元素的值均一致,反之,当为False的时候,数组中存在不一样的元素值。

如果数组中的元素是复数呢?

import numpy as np


class Debug:
 @staticmethod
 def isAllElementSame():
  x1 = np.array([complex(1, 2), complex(2, 4)])
  x2 = np.array([complex(2, 4), complex(4, 8)])
  print('The result if x2/x1 is:')
  print(x2 / x1)
  print('Judge whether all elements in array are same or not')
  print(len(np.unique(x2 / x1)) == 1)


if __name__ == '__main__':
 debug = Debug()
 debug.isAllElementSame()
"""
The result if x2/x1 is:
[2.+0.j 2.+0.j]
Judge whether all elements in array are same or not
True
"""

可以看到,当数组元素为复数时,该方法仍然适用。然而当数组元素为小数时,可能会失效,如果失效,加上np.round()函数并设定所需要保留的有效位小数即可,例如:print(len(np.unique(np.round(x2 / x1))) == 1)。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。