如果我比较两个 float64 类型的 ndarray，其中一个为空，我得到一个空的 bool 数组:
x = np.array([1.0,2.1]) #dtype is float64
y = np.array([]) #dtype is float64
x==y 返回 dtype 为 bool 的空 ndarray。
但是，如果我比较两个 int32 类型的 ndarray，其中一个为空，我得到 False:
a = np.array([1,2])
b = np.array([], dtype='int32')
a==b 返回 False
什么给了？为什么返回的类型不同？我要做的是比较两个 float64 类型的 ndarrays。
这是在 python 2.6.4、numpy 1.6.1、Windows XP 上完成的
编辑:“尝试做的是比较‘float5’类型的两个 ndarrays”->“尝试比较‘float64’类型的两个 ndarrays”。
请您参考如下方法:
首先，
a = np.array([1,2])
b = np.array([], dtype='int32')
a 不一定是 int32 数组；这将取决于您机器的 native 整数类型。我无法解释您的空 bool 数组行为，因为我无法重现它。
现在，“比较 float64 类型的两个 ndarray”是什么意思？比较它们，看看它们是否具有相同的形状，是否每个元素都相同？由于多种原因，使用 == 不是一个好主意。
一方面，当两者形状相同时，结果将不是 bool 值，而是 bool 值数组。至少，您需要对结果数组调用 np.all()。
此外，如果一个或另一个数组是某些浮点计算的结果，由于浮点舍入误差，它们可能实际上相等但不完全相等。 np.allclose(a1, a2) 函数专为这种情况而设计(您可以指定关键字参数来更改容差级别)；如果两个数组的形状不同，它也会优雅地返回 False。
