Python numpy testing.assert_array_almost_equal用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.testing.assert_array_almost_equal 的用法。

用法:

testing.assert_array_almost_equal(x, y, decimal=6, err_msg='', verbose=True)

如果两个对象不等于所需的精度，则引发 AssertionError。

注意

建议使用 assert_allclose 、 assert_array_almost_equal_nulp 或 assert_array_max_ulp 之一代替此函数，以获得更一致的浮点比较。

该测试验证相同的形状以及actual 和desired 的元素是否满足。

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

这是一个比最初记录的更宽松的测试，但与实际实现所做的四舍五入的变化一致。在形状不匹配或值冲突时引发异常。与 numpy 中的标准用法相比，NaNs 像数字一样进行比较，如果两个对象的 NaNs 在相同的位置，则不会引发断言。

参数：

x： array_like

要检查的实际对象。

y： array_like

期望的、预期的对象。

decimal： 整数，可选

所需精度，默认为 6。

err_msg： str，可选

失败时要打印的错误消息。

verbose： 布尔型，可选

如果为 True，则将冲突值附加到错误消息中。

抛出：

AssertionError

如果实际和期望不等于指定的精度。

例子：

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.     ])