Como verificar se duas matrizes NumPy são iguais em Python (2023)

Ao trabalhar com matrizes NumPy em Python, é comum precisarmos verificar se duas matrizes são iguais. Existem várias maneiras de fazer isso, e neste artigo, discutiremos algumas das abordagens mais comuns.

Usando o operador == e o método all()

Uma maneira simples de verificar se duas matrizes NumPy são iguais é usar o operador == para comparar os elementos das matrizes. O operador == retorna uma matriz de valores booleanos, onde True indica que os elementos correspondentes são iguais e False indica que os elementos são diferentes. Em seguida, podemos usar o método all() para verificar se todos os elementos da matriz booleana são True.

Aqui está um exemplo de código que demonstra essa abordagem:

import numpy as np

# Criando duas matrizes NumPy
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Verificando se as matrizes são iguais
if a.shape == b.shape and (a == b).all():
    print("As matrizes são iguais")
else:
    print("As matrizes não são iguais")

Neste exemplo, as matrizes a e b são consideradas iguais porque todos os seus elementos são iguais.

Usando o método array_equal()

Outra maneira de verificar se duas matrizes NumPy são iguais é usar o método array_equal(). Este método retorna True se as matrizes forem iguais e False caso contrário.

Aqui está um exemplo de código que usa o método array_equal():

import numpy as np

# Criando duas matrizes NumPy
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Verificando se as matrizes são iguais
if np.array_equal(a, b):
    print("As matrizes são iguais")
else:
    print("As matrizes não são iguais")

Neste exemplo, o método array_equal() é usado para verificar se as matrizes a e b são iguais.

Comparando elementos um a um

Uma abordagem mais detalhada para verificar se duas matrizes NumPy são iguais é comparar os elementos uma a um. Podemos fazer isso achatando as matrizes usando o método flatten() ou ravel() e, em seguida, iterando sobre os elementos das matrizes e comparando-os.

Aqui está um exemplo de código que demonstra essa abordagem:

import numpy as np

# Criando duas matrizes NumPy
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Inicializando uma flag booleana
not_equal = False

# Verificando se as matrizes são iguais
if a.shape == b.shape:
    a = a.flatten()
    b = b.flatten()
    for i, j in zip(a, b):
        if i != j:
            not_equal = True
            break
else:
    not_equal = True

if not not_equal:
    print("As matrizes são iguais")
else:
    print("As matrizes não são iguais")

Neste exemplo, as matrizes a e b são consideradas iguais porque todos os seus elementos são iguais.

Usando o método array_equiv()

O método array_equiv() é outra opção para verificar se duas matrizes NumPy são iguais. Este método retorna True se as matrizes forem iguais e False caso contrário.

Aqui está um exemplo de código que usa o método array_equiv():

import numpy as np

# Criando duas matrizes NumPy
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Verificando se as matrizes são iguais
if np.array_equiv(a, b):
    print("As matrizes são iguais")
else:
    print("As matrizes não são iguais")

Neste exemplo, o método array_equiv() é usado para verificar se as matrizes a e b são iguais.

Usando o método allclose()

O método allclose() é útil quando queremos verificar se as matrizes são iguais dentro de uma tolerância específica. Este método compara os elementos das matrizes usando uma tolerância absoluta (atol) e uma tolerância relativa (rtol). Se todos os elementos das matrizes estiverem dentro das tolerâncias especificadas, o método retorna True, caso contrário, retorna False.

Aqui está um exemplo de código que usa o método allclose():

import numpy as np

# Criando duas matrizes NumPy
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([1.0001, 2.0002, 3.0003])

# Verificando se as matrizes são iguais dentro de uma tolerância de 0.001
if np.allclose(a, b, atol=0.001):
    print("As matrizes são iguais")
else:
    print("As matrizes não são iguais")

Neste exemplo, as matrizes a e b são consideradas iguais porque todos os seus elementos estão dentro da tolerância especificada.

Conclusão

Neste artigo, discutimos várias maneiras de verificar se duas matrizes NumPy são iguais em Python. Você pode escolher a abordagem que melhor se adequa às suas necessidades, dependendo do contexto e dos requisitos específicos do seu projeto. Lembre-se de considerar a forma das matrizes, bem como a tolerância desejada ao comparar os elementos.