Есть ли библиотека, которая делает эквивалентность массива для numpy.ma?

Question

Существует пакет numpy.testing для сравнения массивов numpy, но для маскированных массивов не существует эквивалента. Есть ли там библиотека, которая делает это уже?

Я заметил, что у numpy.ma есть некоторые функции сравнения, такие как numpy.ma.allequal, но эта функция, похоже, не проверяет, что обе маски массива идентичны. Например. -

In [151]: a = ma.masked_array([0,1,2,3],[True,False,False,False]) 

In [152]: b = ma.masked_array([0,1,2,3],[True,True,False,False]) 

In [153]: ma.allequal(a,b) 
Out[153]: True 

Answer 1

ma.masked_array.__eq__ фактически реализуется в NumPy, но, возможно, он не имеет семантику вы ищете? Вы можете получить в документации с help(ma.masked_array.__eq__) с переводчиком питона, в нем говорится:

Проверить, равен ли другой я поэлементно

Что я могу увидеть данный ваш пример: он делает сравнение, где данные отмечены как действительные и возвращают результат в поле данных маскированного массива. Везде, где данные были недействительными (для a или b) получившееся поле маскируемого массива маскируется.

>>> import numpy as np 
>>> import numpy.ma as ma 
>>> a = ma.masked_array([0,1,2,3],[True,False,False,False]) 
>>> b = ma.masked_array([0,1,2,3],[True,True,False,False]) 
>>> a==b 
masked_array(data = [-- -- True True], 
      mask = [ True True False False], 
     fill_value = True) 
>>> b = ma.masked_array([0,1,2,4],[True,True,False,False]) 
>>> a==b 
masked_array(data = [-- -- True False], 
      mask = [ True True False False], 
     fill_value = True) 

Если вы хотите проверки, что все поля являются действительными и равными вы могли бы использовать:

np.allfalse ((а == б) .data)

редактировать: на самом деле, я думаю, вам нужно будет:

not np.any((a==b).mask) and np.alltrue((a==b).compressed()) 

Если вы ва нт в проверки, что все допустимые поля равны вы могли бы использовать:

np.alltrue((a==b).compressed()) 

Как user2357112 объяснил в комментариях, numpy.testing предоставляет функции для модульного тестирования на Numpy массивов, которые не могут быть то, что вы ищете. Это так, вы могли бы использовать обычную функцию assert с примерами, которые я предоставил.