你可以把它分解成np.all()，它接受一个布尔数组，并检查它是否都是True，以及一个相等比较：

np.all(numbers == 0)
# or equivalently
(numbers == 0).all()

如果要比较浮点数，请改用np.isclose：

np.all(np.isclose(numbers, numbers[0]))

np.array_equal()也可以工作（对于Python 3）。

tmp0 = np.array([0]*5)
tmp1 = np.array([0]*5)

np.array_equal(tmp0, tmp1)

返回True

下列版本会检查数组中所有项目的相等性，而不需要重复的数字。

numbers_0 = np.zeros(5) # array[0,0,0,0,0]
numbers.ptp() == 0.0  # True

# checking an array having some random repeating entry
numbers_r = np.ones((10, 10))*np.random.rand()
numbers_r.ptp() == 0.0  # True

numpy方法是必要的吗？如果所有元素都等于一个数字，那么所有元素都是相同的。你可以做下面的事情，这就利用了短路。

numbers[0] == 0 and len(set(numbers)) == 1

这种方式比使用np.all()更快