<div dir="ltr">Stephan, good point about use cases.  I think its still an odd fit.  For example I think np.array_equal(np.zeros((3,3)), np.zeros((2,2))) or np.array_equal([1], ['foo']) would be difficult or impossible to replicate with a potential all_equal gufunc<br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, May 31, 2018 at 2:00 PM, Stephan Hoyer <span dir="ltr"><<a href="mailto:shoyer@gmail.com" target="_blank">shoyer@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><span class=""><div dir="ltr">On Wed, May 30, 2018 at 5:01 PM Matthew Harrigan <<a href="mailto:harrigan.matthew@gmail.com" target="_blank">harrigan.matthew@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>"short-cut to automatically return False if m != n", that seems like a silent bug</div></div></blockquote><div><br></div></span><div>I guess it depends on the use-cases. This is how np.array_equal() works: <a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.array_equal.html" target="_blank">https://docs.scipy.org/<wbr>doc/numpy/reference/generated/<wbr>numpy.array_equal.html</a></div><div><br></div><div>We could even imagine incorporating this hypothetical "equality along some axes with broadcasting" functionality into axis/axes arguments for array_equal() if we choose this behavior.</div></div></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@python.org">NumPy-Discussion@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/<wbr>mailman/listinfo/numpy-<wbr>discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>