Python numpy testing.assert_equal用法及代码示例

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

用法:

testing.assert_equal(actual, desired, err_msg='', verbose=True)

如果两个对象不相等，则引发AssertionError。

给定两个对象(标量、列表、元组、字典或 numpy 数组)，检查这些对象的所有元素是否相等。在第一个冲突值处引发异常。

当actual 和desired 之一是标量而另一个是数组 时，该函数检查数组 对象的每个元素是否等于标量。

此函数处理NaN 比较，就好像NaN 是“normal” 数字一样。也就是说，如果两个对象的 NaNs 位于相同位置，则不会引发 AssertionError。这与 NaN 的 IEEE 标准形成鲜明对比，该标准规定，NaN 与任何内容相比都必须返回 False。

参数：

actual： array_like

要检查的对象。

desired： array_like

预期的对象。

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

如果实际和期望不相等。

例子：

>>> np.testing.assert_equal([4,5], [4,6])
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Items are not equal:
item=1
 ACTUAL: 5
 DESIRED: 6

以下比较不会引发异常。输入中有NaNs，但它们位于相同的位置。

>>> np.testing.assert_equal(np.array([1.0, 2.0, np.nan]), [1, 2, np.nan])