numpy.testing.assert_almost_equal#

testing.assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True)[源代码]#

如果两个项目在所需精度内不相等，则引发 AssertionError。

注意

建议使用 assert_allclose、 assert_array_almost_equal_nulp 或 assert_array_max_ulp 之一，而不是此函数，以进行更一致的浮点比较。

该测试验证 actual 和 desired 的元素是否满足

abs(desired-actual) < float64(1.5 * 10**(-decimal))

这是一个比最初文档记录的测试更宽松的测试，但与 assert_array_almost_equal 中的实际实现一致，直到舍入的模糊性。在值冲突时会引发异常。对于 ndarray，这会委托给 assert_array_almost_equal

参数:
actualarray_like

要检查的对象。

desiredarray_like

期望的对象。

decimalint, 可选

所需的精度，默认为 7。

err_msgstr, 可选

失败时要打印的错误消息。

verbosebool, 可选

如果为 True，则冲突的值将附加到错误消息中。

引发:
AssertionError

如果 actual 和 desired 在指定的精度内不相等。

参见

assert_allclose

比较两个 array_like 对象在期望的相对和/或绝对精度上是否相等。

assert_array_almost_equal_nulp、 assert_array_max_ulp、 assert_equal

示例

>>> from numpy.testing import assert_almost_equal
>>> assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334)
>>> assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 10 decimals
 ACTUAL: 2.3333333333333
 DESIRED: 2.33333334

>>> assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]),
...                     np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 9 decimals

Mismatched elements: 1 / 2 (50%)
Max absolute difference among violations: 6.66669964e-09
Max relative difference among violations: 2.85715698e-09
 ACTUAL: array([1.         , 2.333333333])
 DESIRED: array([1.        , 2.33333334])
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