Quiero verificar si todos los valores en las columnas de una matriz / matriz numpy son iguales. He intentado utilizar reducede la ufunc equal , pero no parece que el trabajo en todos los casos:
In [55]: a = np.array([[1,1,0],[1,-1,0],[1,0,0],[1,1,0]])
In [56]: a
Out[56]:
array([[ 1, 1, 0],
[ 1, -1, 0],
[ 1, 0, 0],
[ 1, 1, 0]])
In [57]: np.equal.reduce(a)
Out[57]: array([ True, False, True], dtype=bool)
In [58]: a = np.array([[1,1,0],[1,0,0],[1,0,0],[1,1,0]])
In [59]: a
Out[59]:
array([[1, 1, 0],
[1, 0, 0],
[1, 0, 0],
[1, 1, 0]])
In [60]: np.equal.reduce(a)
Out[60]: array([ True, True, True], dtype=bool)
¿Por qué la columna del medio en el segundo caso también se evalúa como True, cuando debería ser False?
¡Gracias por cualquier ayuda!
In [45]: a
Out[45]:
array([[1, 1, 0],
[1, 0, 0],
[1, 0, 0],
[1, 1, 0]])
Compare cada valor con el valor correspondiente en la primera fila:
In [46]: a == a[0,:]
Out[46]:
array([[ True, True, True],
[ True, False, True],
[ True, False, True],
[ True, True, True]], dtype=bool)
Una columna comparte un valor común si todos los valores de esa columna son verdaderos:
In [47]: np.all(a == a[0,:], axis = 0)
Out[47]: array([ True, False, True], dtype=bool)
El problema con np.equal.reducese puede ver microanalizando lo que sucede cuando se aplica a [1, 0, 0, 1]:
In [49]: np.equal.reduce([1, 0, 0, 1])
Out[50]: True
Los dos primeros elementos 1y 0se prueban para determinar la igualdad y el resultado es False:
In [51]: np.equal.reduce([False, 0, 1])
Out[51]: True
Ahora Falsey 0se prueban para la igualdad y el resultado es True:
In [52]: np.equal.reduce([True, 1])
Out[52]: True
Pero Truey 1 son iguales, por lo que el resultado total es True, que no es el resultado deseado.
El problema es que reduceintenta acumular el resultado "localmente", mientras que queremos una prueba "global" como np.all.
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