numpy.isclose

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False) [source]

Возвращает булевый массив, где два массива поэлементно равны в пределах определённой толерантности.

Значения толерантности положительны, обычно очень малы. Относительное различие (rtol * abs(b)) и абсолютное различие atol складываются, чтобы сравнить с абсолютным различием между a и b.

Параметры:	a, b : array_like Входные массивы для сравнения. rtol : float Параметр относительной толерантности (см. Примечания). atol : float Параметр абсолютной толерантности (см. Примечания). equal_nan : bool Сравнивать ли NaN как равные. Если True, NaN в a будут считаться равными NaN в b в выходном массиве.
Возвращает:	y : array_like Возвращает булевый массив, где a и b равны в пределах заданной толерантности. Если оба a и b являются скалярами, возвращается одно булево значение.

См. также

allclose

Примечания

Новое в версии 1.7.0.

Для конечных значений isclose использует следующее уравнение для проверки, являются ли два значения с плавающей точкой эквивалентными.

absolute(a - b) <= (atol + rtol * absolute(b))

Вышеприведённое уравнение несимметрично относительно a и b, поэтому isclose(a, b) может отличаться от isclose(b, a) в некоторых редких случаях.

Примеры

>>> np.isclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8])
array([True, False])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9])
array([True, True])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9])
array([False, True])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan])
array([True, False])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan], equal_nan=True)
array([True, True])