比较以numpy矩阵为值的两个字典

考虑这段代码

>>> 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)>>>

请注意，比较的结果是一个矩阵，而不是布尔值。字典比较将使用值 cmp
方法比较值，这意味着在比较矩阵值时，字典比较将获得复合结果。您要执行的操作是使用
numpy.all将复合数组结果折叠为标量布尔结果

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

您需要编写自己的函数来比较这些字典，测试值类型以查看它们是否为矩阵，然后使用进行比较

numpy.all

==