使用np.unique()的方法，代码如下：

import numpy as np


class Debug:
 @staticmethod
 def isAllElementSame():
 x1 = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
 x2 = np.array([[81., 162., 243., ], [243., 324., 405.], [486., 567., 648.]])
 print('The result if x2/x1 is:')
 print(x2 / x1)
 print('Judge whether all elements in array are same or not')
 print(len(np.unique(x2 / x1)) == 1)


if __name__ == '__main__':
 debug = Debug()
 debug.isAllElementSame()
"""
The result if x2/x1 is:
[[81. 81. 81.]
 [81. 81. 81.]
 [81. 81. 81.]]
Judge whether all elements in array are same or not
True
"""

可以看到，当输出为True的时候，表明数组中的所有元素的值均一致，反之，当为False的时候，数组中存在不一样的元素值。

如果数组中的元素是复数呢？

import numpy as np


class Debug:
 @staticmethod
 def isAllElementSame():
  x1 = np.array([complex(1, 2), complex(2, 4)])
  x2 = np.array([complex(2, 4), complex(4, 8)])
  print('The result if x2/x1 is:')
  print(x2 / x1)
  print('Judge whether all elements in array are same or not')
  print(len(np.unique(x2 / x1)) == 1)


if __name__ == '__main__':
 debug = Debug()
 debug.isAllElementSame()
"""
The result if x2/x1 is:
[2.+0.j 2.+0.j]
Judge whether all elements in array are same or not
True
"""

可以看到，当数组元素为复数时，该方法仍然适用。然而当数组元素为小数时，可能会失效，如果失效，加上np.round()函数并设定所需要保留的有效位小数即可，例如：print(len(np.unique(np.round(x2 / x1))) == 1)。