numpyでnanを含む配列の同値性をちゃんと計算する

　2つのnumpy配列が同一であるかどうか調べたいシチュエーションは、ままあるでしょう。

　で、こうする訳です。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([1,2,3])
>>> (a == b).all()
True

　すべての要素同士を比較して、論理積を取ればすべて等しいかどうかわかる。素晴らしいですね。

　これでよかったら世の中平和なんですが、そうは問屋が卸さない。nanという厄介な存在があります。

>>> a = np.array([0.5, np.nan, 1])
>>> b = np.array([0.5, np.nan, 1])
>>> (a == b).all()
False

　悲しいですね。これをTrueにしたいと思っても、気軽になんとかできる手段はありません。

　なんとかしたいところです*1。

　勇ましいタイトルつけたけど、リファレンスみたら使えそうなのが2つしかなかったです。

　たまに見るやつ。

>>> np.array_equal(a, b)
False

　撃沈。なんとかしてくれそうなオプションもなし。

　こっちは使えます。　

numpy.allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)
numpy.allclose — NumPy v1.17 Manual

　equal_nanという素敵な引数があります。

　でもやりたいことはcloseじゃなくてequalなんですけど……と思ったので、rtolとatol（詳しく知りませんが「近さ」の上限値的な役割を果たすはずです。詳細はリファレンスをちゃんと読んでください）を0に設定して使います。

>>> np.allclose(a, b, 0, 0, True)
True

　できた。位置引数として渡しているのでオマジナイ感がすごい。

　nanってほんと面倒くさいですねぇ。

*1:だじゃれ