我们可以假设它们是相同的形状吗？
In [202]: a=sparse.csr_matrix([[0,1],[1,0]])In [203]: b=sparse.csr_matrix([[0,1],[1,1]])In [204]: (a!=b).nnz==0 Out[204]: False
这将检查不等式数组的稀疏性。
如果尝试
a==b（至少第一次使用它），它将给您发出效率警告。那是因为它必须测试所有这些零。它不能充分利用稀疏性。
您需要一个相对较新的版本来使用像这样的逻辑运算符。您是要
x.__eq__(y)在某个
if表达式中使用，还是仅从该表达式中得到错误？
通常，您可能想先检查几个参数。一样
shape一样
nnz一样
dtype。您需要谨慎使用浮子。
对于密集数组
np.allclose是测试相等性的好方法。如果稀疏数组不是太大，那也可能很好
np.allclose(a.A, b.A)
allclose用途
all(less_equal(abs(x-y), atol + rtol *abs(y)))。您可以使用
a-b，但是我怀疑这也会发出有效的警告。
