numpy – 配列同士を比較する関数について

概要

NumPy の配列同士を比較する関数について解説します。

numpy.array_equal

2つの配列が同じ形状と要素を持つ場合は True、そうでない場合は False を返します。

numpy.array_equal(a1, a2)

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([1, 2, 3])
print(np.array_equal(x, y))

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 2, 3])
print(np.array_equal(x, y))

True
False

numpy.array_equiv

numpy.array_equal() との違いは2つの配列の形状が異なる場合はブロードキャストを試みます。 元の配列の形状が異なっていても、ブロードキャスト後に2つの配列が同じ形状と要素を持つ場合は True になります。 2つの配列が同じ形状と要素を持つ場合は True、そうでない場合は False を返します。

numpy.array_equiv(a1, a2)

x = np.array([1, 2])
y = np.array([[1, 2], [1, 2]])
print(np.array_equal(x, y))
print(np.array_equiv(x, y))

False
True

numpy.equal

要素ごとに == による比較を行い、結果をブール配列で返します。x1 == x2 と同じです。

numpy.equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "equal">

x = np.array([1, 2, 1, 1, 2, 2])
y = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 2])
print(np.equal(x, y))

print(x == y)

[ True  True False False  True  True]
[ True  True False False  True  True]

numpy.not_equal

要素ごとに != による比較を行い、結果をブール配列で返します。x1 != x2 と同じです。

numpy.not_equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "not_equal">

x = np.array([1, 2, 1, 1, 2, 2])
y = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 2])
print(np.not_equal(x, y))

print(x != y)

[False False  True  True False False]
[False False  True  True False False]

numpy.less

要素ごとに < による比較を行い、結果をブール配列で返します。x1 < x2 と同じです。

numpy.less(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "less">

サンプルコード

x = np.array([1, 2, 1, 1, 2, 2])
y = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 2])
print(np.less(x, y))

print(x < y)

[False False  True  True False False]
[False False  True  True False False]

numpy.less_equal

要素ごとに <= による比較を行い、結果をブール配列で返します。x1 <= x2 と同じです。

numpy.less_equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "less_equal">

x = np.array([1, 2, 1, 1, 2, 2])
y = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 2])
print(np.less_equal(x, y))

print(x <= y)

[ True  True  True  True  True  True]
[ True  True  True  True  True  True]

numpy.greater

要素ごとに > による比較を行い、結果をブール配列で返します。x1 > x2 と同じです。

numpy.greater(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "greater">

サンプルコード

x = np.array([1, 2, 1, 1, 2, 2])
y = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 2])
print(np.greater(x, y))

print(x > y)

[False False False False False False]
[False False False False False False]

numpy.greater_equal

要素ごとに >= による比較を行い、結果をブール配列で返します。x1 >= x2 と同じです。

numpy.greater_equal(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting="same_kind", order="K", dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc "greater_equal">

サンプルコード

x = np.array([1, 2, 1, 1, 2, 2])
y = np.array([1, 2, 3, 3, 2, 2])
print(np.greater(x, y))

print(x >= y)

[False False False False False False]
[ True  True False False  True  True]

numpy.isclose

要素ごとに2つの値が近いかどうかを比較し、結果をブール配列で返します。浮動小数点演算は丸め誤差が発生するため、== や != を使ってある値と厳密に一致するかどうかの判定は基本的に意図通りには機能しません。 浮動小数点演算の結果がある値に等しいかどうか判定したい場合にこの関数を使用します。

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

x = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
y = np.array([0.4, 0.5, 0.6])
z1 = x + y

z2 = np.array([0.5, 0.7, 0.9])

print(z1 == z2)
print(np.isclose(z1, z2))

[ True  True False]
[ True  True  True]

numpy.allclose

要素ごとに2つの値が近いかどうかを比較し、すべての値が近い場合は True を返します。浮動小数点演算の結果がある値に等しいかどうか判定したい場合にこの関数を使用します。

numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

x = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
y = np.array([0.4, 0.5, 0.6])
z1 = x + y

z2 = np.array([0.5, 0.7, 0.9])

print(np.all(z1 == z2))
print(np.allclose(z1, z2))

False
True