numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp¶

testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, y, nulp=1)[源代码]¶

比较两个数组的间距。

这是一种比较两个振幅可变的阵列的相对稳健的方法。

参数

x, yarray_like: 输入数组。
nulp可选的: 最后一个公差位置的最大单位数（见注释）。默认值为1。

返回

没有

加薪

AssertionError: 如果 x 和 y 因为一个或多个元素大于 nulp .

参见

assert_array_max_ulp: 检查数组中的所有项在最后一个位置上最多有n个单位不同。
spacing: 返回x和最近相邻数字之间的距离。

笔记

如果不满足以下条件，将引发断言：

abs(x - y) <= nulps * spacing(maximum(abs(x), abs(y)))

实例

>>> x = np.array([1., 1e-10, 1e-20])
>>> eps = np.finfo(x.dtype).eps
>>> np.testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, x*eps/2 + x)

>>> np.testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, x*eps + x)
Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: X and Y are not equal to 1 ULP (max is 2)

numpy.testing.assert_allclose numpy.testing.assert_array_max_ulp