numpy.isclose#

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)[源代码]#

返回一个布尔数组，其中两个数组在容差范围内逐元素相等。

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

警告

默认的 atol 不适用于比较绝对值远小于一的数字（参见 Notes）。

参数:

a, barray_like: 要比较的输入数组。
rtolarray_like: 相对容差参数（参见 Notes）。
atolarray_like: 绝对容差参数（参见 Notes）。
equal_nanbool: 是否将 NaN 视为相等。如果为 True，则输出数组中 a 中的 NaN 将被视为与 b 中的 NaN 相等。

返回:

yarray_like: 返回一个布尔数组，指示 a 和 b 在给定容差内是否相等。如果 a 和 b 都是标量，则返回单个布尔值。

另请参阅

allclose
math.isclose

备注

对于有限值，isclose 使用以下方程来测试两个浮点值是否等价。

absolute(a - b) <= (atol + rtol * absolute(b))

与内置的 math.isclose 不同，上述方程在 a 和 b 之间不是对称的——它假定 b 是参考值——因此 isclose(a, b) 可能与 isclose(b, a) 不同。

当参考值 b 的绝对值小于一时，默认的 atol 值不适用。例如，不太可能认为 a = 1e-9 和 b = 2e-9 是“接近”的，但是使用默认设置时 isclose(1e-9, 2e-9) 为 True。务必根据具体用例选择 atol，特别是用于定义一个阈值，低于该阈值时 a 中的非零值将被视为“接近” b 中一个非常小或为零的值。

isclose 对于非数值数据类型未定义。为此目的，bool 被视为数值数据类型。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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])