python de la comparaison de deux matrices

Dans le ci-dessous montre les matrices, je veux correspondre le premier élément dans les deux matrices. Si le premier élément est égal puis j'ai besoin de correspondre le deuxième élément à partir des deux matrices et ainsi de suite..
si les éléments sont de même then print "même" else print "pas même"....

Ma question est de savoir comment cette façon optimale aussi pour les m*n, où m=n toujours

 for i in a1:
     for j in a2:
        if i!=j:
           break
         else:
           //compare the next corresponding columns and print "same" or "not same"


 a1=[1,44,55],[2,33,66],[3,77,91]  

 a2=[1,44,55],[2,45,66],[3,77,91]    

 OR 

 a1=[1,44,55]
    [2,33,66]
    [3,77,91]  

 a2=[1,44,55]
    [2,45,66]
    [3,77,91]
  • La syntaxe pour a1, a2 ne semble pas correct
  • Je voulais dessiner que dans une matrice en forme donc je l'avais indiqué comme indiqué
InformationsquelleAutor Rajeev | 2012-06-01
  1. 7

    Quel est le problème avec a1 == a2?

    In [1]: a1=[[1,44,55],
   ...:     [2,33,66],
   ...:     [3,77,91]]

In [2]: a2=[[1,44,55],
   ...:     [2,45,66], # <- second element differs
   ...:     [3,77,91]]

In [3]: a1 == a2
Out[3]: False

In [4]: a1=[[1,44,55],
   ...:     [2,33,66],
   ...:     [3,77,91]]

In [5]: a2=[[1,44,55],
   ...:     [2,33,66],
   ...:     [3,77,91]]

In [6]: a1 == a2
Out[6]: True
    InformationsquelleAutor Benjamin Wohlwend
  2. 7

    Vous risquez de rencontrer quelques problèmes en raison de virgule flottante, des erreurs d'arrondi.

    >>> import numpy as np
>>> x = np.array(1.1)
>>> print x * x
1.21
>>> x * x == 1.21
False
>>> x * x
1.2100000000000002
>>> np.allclose(x * x, 1.21)
True

    Pour comparer si deux numérique matrices sont égales, il est recommandé que vous utilisez np.allclose()

    >>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1.1, 1.3], [1.3, 1.1]])
>>> y = np.array([[1.21, 1.69], [1.69, 1.21]])
>>> x * x
array([[ 1.21,  1.69],
       [ 1.69,  1.21]])
>>> x * x == y
array([[False, False],
       [False, False]], dtype=bool)
>>> np.allclose(x * x, y)
True
    • Pas sûr, pourquoi cette réponse n'est pas marqué comme la accepté de répondre.
    InformationsquelleAutor Roy Hyunjin Han
  3. 0

    Si vous voulez faire des opérations sur la matrice, numpy est le meilleur de la bibliothèque vous pouvez utiliser

    In [11]: a = numpy.matrix([[1,44,55],
    ...:                   [2,33,66],
    ...:                   [3,77,91]])

In [12]: b = numpy.matrix([[1,44,55],
    ...:                   [2,45,66],
    ...:                   [3,77,91]])

In [13]: a == b
Out[13]: 
matrix([[ True,  True,  True],
        [ True, False,  True],
        [ True,  True,  True]], dtype=bool)
    InformationsquelleAutor KurzedMetal