numpy.testing.assert_array_almost_equal#

testing.assert_array_almost_equal(actual, desired, decimal=6, err_msg='', verbose=True)[源代码]#

如果两个对象在所需的精度范围内不相等，则引发 AssertionError。

注意

建议使用 assert_allclose、assert_array_almost_equal_nulp 或 assert_array_max_ulp 中的一个，而不是此函数，以实现更一致的浮点数比较。

该测试验证形状是否相同，并且 actual 和 desired 的元素满足

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

这是一个比最初文档记录的更宽松的测试，但与实际实现 up to rounding vagaries 的行为一致。如果形状不匹配或值冲突，将引发异常。与 numpy 中的标准用法不同，NaNs 的比较方式与数字相同，如果两个对象在相同位置都有 NaNs，则不会引发断言。

参数:

actualarray_like: 要检查的实际对象。
desiredarray_like: 期望的、预期的对象。
decimalint, optional: 所需的精度，默认为 6。
err_msgstr, optional: 失败时要打印的错误消息。
verbosebool, optional: 如果为 True，则将冲突的值附加到错误消息中。

引发:

AssertionError: 如果 actual 和 desired 在指定精度内不相等。

另请参阅

assert_allclose: 以期望的相对和/或绝对精度比较两个 array_like 对象是否相等。
assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

示例

第一个断言不引发异常

>>> 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%)
Mismatch at index:
 [1]: 2.33333 (ACTUAL), 2.33339 (DESIRED)
Max absolute difference among violations: 6.e-05
Max relative difference among violations: 2.57136612e-05
 ACTUAL: array([1.     , 2.33333,     nan])
 DESIRED: 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

nan location mismatch:
 ACTUAL: array([1.     , 2.33333,     nan])
 DESIRED: array([1.     , 2.33333, 5.     ])