Python numpy isclose用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.isclose 的用法。

用法:

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

返回一个布尔数组，其中两个数组在容差内按元素相等。

公差值是正的，通常是非常小的数字。将相对差 (rtol * abs(b)) 和绝对差 atol 相加以与 a 和 b 之间的绝对差进行比较。

警告

默认 atol 不适用于比较远小于 1 的数字(请参阅注释)。

参数：

a, b： array_like

要比较的输入数组。

rtol： 浮点数

相对容差参数(见注释)。

atol： 浮点数

绝对容差参数(见注释)。

equal_nan： bool

是否比较 NaN 相等。如果为 True，则 a 中的 NaN 将被视为等于输出数组中 b 中的 NaN。

返回：

y： array_like

返回一个布尔数组 wherea和b在给定的容差范围内是相等的。如果两者a和b是标量，返回单个布尔值。

注意：

对于有限值，isclose 使用以下等式来测试两个浮点值是否相等。

绝对(a - b)<=(atol + rtol * 绝对(b))

不同于内置math.isclose, 上式在a和b- 它假设b是参考值 - 所以isclose(a, b)可能不同于关闭(b，a).此外，atol 的默认值不为零，用于确定哪些小值应视为接近零。默认值适用于顺序统一的预期值：如果预期值明显小于 1，则可能导致误报。环礁应该为手头的用例仔细选择。零值环礁将导致False如果有的话a或者b为零。

isclose 没有为非数字数据类型定义。为此， bool 被视为数字数据类型。

例子：

>>> np.isclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8])
array([ True, False])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9])
array([ True, True])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9])
array([False,  True])
>>> 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])
>>> np.isclose([1e-8, 1e-7], [0.0, 0.0])
array([ True, False])
>>> np.isclose([1e-100, 1e-7], [0.0, 0.0], atol=0.0)
array([False, False])
>>> np.isclose([1e-10, 1e-10], [1e-20, 0.0])
array([ True,  True])
>>> np.isclose([1e-10, 1e-10], [1e-20, 0.999999e-10], atol=0.0)
array([False,  True])