【问题标题】：Test of equality between arrays using in1d function使用 in1d 函数测试数组之间的相等性
【发布时间】：2016-01-03 15:21:01
【问题描述】：

在我提出问题之前，我先向您提供代码。

代码

from scipy import *
x = randn(10)
cum_x = cumsum(x)
#The objective is to recover x using cum_x and the diff function.
y = append(cum_x[0],diff(cum_x))
#Now, y should be equal to x but this is not confirmed by the function in1d
test = in1d(x,y)

即使 y 和 x 明显相同，变量 test 也不会返回“True”布尔值数组。这里有什么问题？

提前谢谢你。

【问题讨论】：

我想有浮点问题，allclose 可能是你想要的
是的。但为什么 in1d 不返回 True 值数组？为什么要四舍五入？您认为累积和和差异会产生稍微不同的浮点数吗？
我添加了一个显示精度提高的答案，您可以看到有细微差别
除此之外：即使 x 和 y 没有明显不同，in1d 也不是检查它们是否相等的好方法： -- in1d([1,2],[2,1]) 给出毕竟都是真的。

标签： python arrays scipy

【解决方案1】：

如果您使用set_printoptions 来提高精度，您会发现一些差异：

from scipy import *
set_printoptions(30)
x = randn(10)
cum_x = cumsum(x)

#The objective is to recover x using cum_x and the diff function.
y = append(cum_x[0], diff(cum_x))
print(x)
print("\n")
print(y)
#Now, y should be equal to x but this is not confirmed by the function in1d
test = in1d(x, y)
print(test)

输出：

[ 0.54816314147543721002620031868   0.14319052613251953554041051575
  0.489110961092741158839913850898 -0.093011827554544138085823590245
 -0.58370623188476589149331630324  -0.40395493550429123486011917521
  0.387387395892057895263604905267  1.001637373359834937147638811439
 -1.486778459872974744726548124163  1.446772274227251076084144187917]


[ 0.54816314147543721002620031868   0.143190526132519591051561747008
  0.48911096109274110332876261964  -0.093011827554544179719187013688
 -0.58370623188476589149331630324  -0.40395493550429123486011917521
  0.387387395892057895263604905267  1.001637373359834937147638811439
 -1.486778459872974744726548124163  1.446772274227251076084144187917]
[ True False False False  True  True  True  True  True  True]

您可能想要的是 allclose，但有趣的是，在我的 ubuntu 系统上将 dtype 设置为 np.float128 或 np.longdouble 不会丢失精度并且 in1d 返回 True。

 cum_x = cumsum(x,dtype=np.longdouble)

【讨论】：

那么你认为累积和和差分函数会产生这些细微的差异吗？
@Charlie，如果你看看他们肯定做的输出，你想使用的是allclose。