向量相等 有多种方法可以判断两向量是否相等 1.all()函数 ，返回逻辑值 2.identical（）函数，判断两向量是否相等，返回逻辑值 3.自定义函数，(自己写一个函数判断) all()函数与identical()使用及两者区别直接请看如下代码：

在Python中，向量通常是指包含一系列数值的有序序列，比如numpy数组。要判断两个向量是否相等，可以采用以下几种方式：

1. 使用`numpy`库中的`all()`函数：这个函数比较两个向量所有元素是否全等。如果所有对应位置的元素都相等，则返回`True`，否则返回`False`。

import numpy as np
vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([1, 2, 3])

equal = np.all(vector1 == vector2)

2. `identical()`函数（这里假设它是一个虚构的函数，实际上`numpy`没有这个函数）：如果存在这样一个函数，它应该是用来检查两个向量不仅元素值相等，还包括形状和类型都一致。例如，`identical`可能会包括形状比较和数据类型的校验。

def identical(vector1, vector2):
    return vector1.shape == vector2.shape and vector1.dtype == vector2.dtype and np.array_equal(vector1, vector2)

vector1_identical = identical(vector1, vector2)

3. 自定义函数：你可以创建一个自定义函数，通过遍历元素并逐个比较来判断两个向量是否相等。例如：

def custom_equal(vector1, vector2):
    if len(vector1) != len(vector2):
        return False
    for i in range(len(vector1)):
        if vector1[i] != vector2[i]:
            return False
    return True

custom_equal_result = custom_equal(vector1, vector2)

以上每种方法都有其适用场景，`all()`适合快速检查元素值，`identical()`用于更严格的结构匹配，而自定义函数则可以提供更多的灵活性以适应特殊需求。