numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp#

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

相对于它们的间距比较两个数组。

这是一个相对稳健的方法，用于比较幅度可变的两个数组。

参数:

x, y类数组: 输入数组。
nulpint, optional: 最后一个有效位（unit in the last place）的最大容差值（参见 Notes）。默认为 1。

返回:

None

引发:

AssertionError: 如果 x 和 y 之间的一个或多个元素的间距大于 nulp。

另请参阅

assert_array_max_ulp: 检查数组中的所有项最多相差 N 个最后位单位。
spacing: 返回 x 与最近的相邻数字之间的距离。

备注

如果以下条件不满足，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)