如何比较两个大小为40k×40k的2D NumPy数组？

import numpy as np

# 创建两个示例数组
array1 = np.random.rand(40000, 40000)
array2 = np.random.rand(40000, 40000)

# 元素级比较
result = array1 == array2

import numpy as np
from skimage.metrics import structural_similarity

# 创建两个示例数组
array1 = np.random.rand(40000, 40000)
array2 = np.random.rand(40000, 40000)

# 计算均方误差（MSE）
mse = np.mean((array1 - array2) ** 2)

# 计算结构相似性指数（SSIM）
ssim = structural_similarity(array1, array2)

import numpy as np

# 创建两个示例数组并保存为内存映射文件
array1 = np.random.rand(40000, 40000)
array2 = np.random.rand(40000, 40000)

array1.tofile('array1.dat')
array2.tofile('array2.dat')

# 使用内存映射文件进行比较
array1_mmap = np.memmap('array1.dat', dtype='float64', mode='r', shape=(40000, 40000))
array2_mmap = np.memmap('array2.dat', dtype='float64', mode='r', shape=(40000, 40000))

result = array1_mmap == array2_mmap

import numpy as np
import cupy as cp

# 创建两个示例数组并转移到 GPU
array1 = cp.random.rand(40000, 40000)
array2 = cp.random.rand(40000, 40000)

# 元素级比较
result = array1 == array2