numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp#

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

根据其间距比较两个数组。

这是一种相对稳健的方法，用于比较幅值可变的两个数组。

参数:

x, y类数组: 输入数组。
nulp整型, 可选: 容差的最后一位单位（ULP）的最大数量（参见备注）。默认值为 1。

返回:

None

引发:

AssertionError: 如果一个或多个元素中 x 和 y 之间的间距大于 nulp。

另请参见

assert_array_max_ulp: 检查数组所有项的差异至多为 N 个最后一位的单位（ULP）。
spacing: 返回 x 与最近邻数之间的距离。

备注

如果以下条件未满足，则会引发断言：

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

示例

>>> 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: Arrays are not equal to 1 ULP (max is 2)