numpy.testing.assert_array_less#

testing.assert_array_less(x, y, err_msg='', verbose=True, *, strict=False)[source]#

如果两个类数组对象不是按小于排序的，则引发 AssertionError。

给定两个类数组对象 x 和 y，检查形状是否相等，并且 x 的所有元素都严格小于 y 的对应元素（但请参阅注释以了解标量的特殊处理）。如果形状不匹配或值排序不正确，则会引发异常。与 NumPy 中的标准用法相反，如果两个对象在相同位置都具有 NaN，则不会引发断言。

参数：
xarray_like

要检查的较小对象。

yarray_like

要比较的较大对象。

err_msgstring

失败时要打印的错误消息。

verbosebool

如果为 True，则将冲突的值附加到错误消息中。

strictbool, 可选

如果为 True，则当类数组对象的形状或数据类型不匹配时，引发 AssertionError。注释部分中提到的标量的特殊处理将被禁用。

版本 2.0.0 中的新功能。

引发：
AssertionError

如果 x 不严格小于 y，逐元素。

另请参阅

assert_array_equal

测试对象的相等性

assert_array_almost_equal

测试对象的相等性，直至精度

注释

当 x 和 y 之一为标量，另一者为类数组时，该函数执行比较，就像标量被广播到数组的形状一样。此行为可以通过 strict 参数禁用。

示例

以下断言通过，因为 x 的每个有限元素都严格小于 y 的对应元素，并且 NaN 位于对应的位置。

>>> x = [1.0, 1.0, np.nan]
>>> y = [1.1, 2.0, np.nan]
>>> np.testing.assert_array_less(x, y)

以下断言失败，因为 x 的第零个元素不再严格小于 y 的第零个元素。

>>> y[0] = 1
>>> np.testing.assert_array_less(x, y)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not strictly ordered `x < y`

Mismatched elements: 1 / 3 (33.3%)
Max absolute difference among violations: 0.
Max relative difference among violations: 0.
 x: array([ 1.,  1., nan])
 y: array([ 1.,  2., nan])

这里，y 是一个标量，因此 x 的每个元素都与 y 进行比较，并且断言通过。

>>> x = [1.0, 4.0]
>>> y = 5.0
>>> np.testing.assert_array_less(x, y)

但是，使用 strict=True，断言将失败，因为形状不匹配。

>>> np.testing.assert_array_less(x, y, strict=True)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not strictly ordered `x < y`

(shapes (2,), () mismatch)
 x: array([1., 4.])
 y: array(5.)

使用 strict=True，如果两个数组的数据类型不匹配，断言也会失败。

>>> y = [5, 5]
>>> np.testing.assert_array_less(x, y, strict=True)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not strictly ordered `x < y`

(dtypes float64, int64 mismatch)
 x: array([1., 4.])
 y: array([5, 5])
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