你可以使用掩码数组，当与np.all结合使用时，它具有你所要求的行为：

zm = np.ma.masked_where(np.isnan(z), z)

np.all(x == zm) # returns True
np.all(y == zm) # returns False

或者你可以直接显式地写出你的逻辑，注意numpy必须使用|而不是or，以及由此导致的运算符优先级的差异：

def func(a, b):
    return np.all((a == b) | np.isnan(a) | np.isnan(b))

你可以用isclose来检查是否相等（或者是否接近给定的容差--这在比较浮点数时特别有用），用isnan来检查第二个数组中的NaN。用按位或（|）将两者结合起来，用all来要求每一对要么接近要么包含NaN，以获得所需的结果：

In [62]: np.isclose(x,z)
Out[62]: array([ True,  True, False,  True,  True], dtype=bool)

In [63]: np.isnan(z)
Out[63]: array([False, False,  True, False, False], dtype=bool)

因此，您可以用途：

def func(a, b):
    return (np.isclose(a, b) | np.isnan(b)).all()

In [67]: func(x, z)
Out[67]: True

In [68]: func(y, z)
Out[68]: False

关于：

from math import isnan

def fun(array1,array2):
    return all(isnan(x) or isnan(y) or x == y for x,y in zip(array1,array2))

这个函数双向作用（如果第一个列表中有NaN，这些也会被忽略）。如果你不想这样（这有点奇怪，因为等式通常是双向作用的），你可以定义：

from math import isnan

def fun(array1,array2):
    return all(isnan(y) or x == y for x,y in zip(array1,array2))

程式码的运作方式如下：我们使用zip来输出两个数组的元组，然后检查第一个列表的元素是NaN还是第二个列表的元素，或者它们是相等的。
如果你想写一个真正优雅的函数，你最好也执行一个长度检查：

from math import isnan

def fun(array1,array2):
    return len(array1) == len(array2) and all(isnan(y) or x == y for x,y in zip(array1,array2))

numpy.islcose()现在为这种情况提供了一个参数equal_nan！

>>> import numpy as np
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan])
array([ True, False])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan], equal_nan=True)
array([ True,  True])

文件https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isclose.html