numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp#

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

比较两个数组相对于它们的空间。

这是一种比较振幅可变的两个数组的比较稳健的方法。

参数:

x, y类数组: 输入数组。
nulpint，可选: 容差的最后一位的最大单位数（参见注释）。默认值为 1。

返回值:

无

引发:

断言错误: 如果 x 和 y 之间的一个或多个元素的间距大于 nulp。

另请参见

assert_array_max_ulp: 检查数组的所有项最多在最后一位的 N 个单位内有所不同。
间距: 返回 x 和最接近的相邻数之间的距离。

注释

如果未满足以下条件，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)