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- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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mindspore.numpy.equal

mindspore.numpy.equal(x1, x2, dtype=None)

逐元素返回 $(x1==x2)$ 的真值。

说明

不支持Numpy的 out 、 where 、 casting 、 order 、 subok 、 signature 和 extobj 参数。

参数：

• x1 (Tensor) - 输入数组。

• x2 (Tensor) - 输入数组。如果 $x1.shape!=x2.shape$ ，则它们必须能够广播到一个共同的shape（该shape成为输出的shape）。

• dtype (mindspore.dtype, 可选) - 默认值： None 。覆盖输出Tensor的dtype。

返回：

Tensor或标量， x1 和 x2 逐元素比较的结果。通常为bool类型，除非传递了 dtype 。如果 x1 和 x2 都是标量，则返回标量。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> output = np.equal(np.array([0, 1, 3]), np.arange(3))
>>> print(output)
[ True  True False]