有没有办法让python all()函数处理多维数组?

我正在尝试实现一个通用的和灵活的 __eq__ 方法,该方法用于尽可能多的对象类型,包括iterables和numpy数组。

以下是我目前为止的情况:

class Environment:

    def __init__(self, state):
        self.state = state

    def __eq__(self, other):
        """Compare two environments based on their states.
        """
        if isinstance(other, self.__class__):
            try:
                return all(self.state == other.state)
            except TypeError:
                return self.state == other.state
        return False

这对大多数对象类型(包括一维数组)都适用:

s = np.array(range(6))
e1 = Environment(s)
e2 = Environment(s)

e1 == e2  # True

s = 'abcdef'
e1 = Environment(s)
e2 = Environment(s)

e1 == e2  # True

问题是,当 self.state 是一个多维的numpy数组。

s = np.array(range(6)).reshape((2, 3))
e1 = Environment(s)
e2 = Environment(s)

e1 == e2

生产:

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

很明显,我可以查一下 isinstance(other, np.ndarray) 然后做 (return self.state == other.state).all() 但我只是想有一种更通用的方法可以用一条语句处理所有的iterables、集合和任何类型的数组。

我也有点困惑为什么 all() 不会像这样迭代数组的所有元素 array.all() . 有办法触发吗 np.nditer 可能会这样做?