numpy.testing.assert_array_almost_equal¶

testing.assert_array_almost_equal(x, y, decimal=6, err_msg='', verbose=True)[源代码]¶

如果两个对象不等于所需的精度，则引发断言错误。

注解

建议使用 assert_allclose ， assert_array_almost_equal_nulp 或 assert_array_max_ulp 而不是这个函数来进行更一致的浮点比较。

测试验证了相同的形状以及 actual 和 desired 满足。

abs(desired-actual) < 1.5 * 10**(-decimal)

这是一个比最初记录的更宽松的测试，但与实际的实现在取整变幻莫测方面所做的一致。在形状不匹配或值冲突时引发异常。与numpy中的标准用法不同，nan与数字进行比较，如果两个对象在相同位置都有nan，则不会引发断言。

参数

xarray_like: 要检查的实际对象。
yarray_like: 所需的预期对象。
decimal可选的: 所需精度，默认值为6。
err_msg可选的STR: 出现故障时要打印的错误消息。
verbose可选的布尔: 如果为true，则将冲突值追加到错误消息中。

加薪

AssertionError: 如果实际值和期望值不等于规定的精度。

参见

assert_allclose: 比较两个类似数组的对象，以获得所需的相对和/或绝对精度。
assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

实例

第一个断言不会引发异常

>>> np.testing.assert_array_almost_equal([1.0,2.333,np.nan],
...                                      [1.0,2.333,np.nan])

>>> np.testing.assert_array_almost_equal([1.0,2.33333,np.nan],
...                                      [1.0,2.33339,np.nan], decimal=5)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 5 decimals

Mismatched elements: 1 / 3 (33.3%)
Max absolute difference: 6.e-05
Max relative difference: 2.57136612e-05
 x: array([1.     , 2.33333,     nan])
 y: array([1.     , 2.33339,     nan])

>>> np.testing.assert_array_almost_equal([1.0,2.33333,np.nan],
...                                      [1.0,2.33333, 5], decimal=5)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 5 decimals

x and y nan location mismatch:
 x: array([1.     , 2.33333,     nan])
 y: array([1.     , 2.33333, 5.     ])

numpy.testing.assert_approx_equal numpy.testing.assert_allclose