numpy.ma.allclose

numpy.ma.allclose(a, b, masked_equal=True, rtol=1e-05, atol=1e-08) [source]

Возвращает True, если два массива попарно равны в пределах заданной толерантности.

Эта функция эквивалентна allclose, за исключением того, что значения с маской обрабатываются как равные (по умолчанию) или неравные в зависимости от аргумента masked_equal.

Параметры:

a, b : array_like Вводные массивы для сравнения. masked_equal : bool, необязательно Указывают ли значения с маской в a и b считаться равными (True) или нет (False). По умолчанию они считаются равными. rtol : float, необязательно Относительная толерантность. Относительная разница равна rtol * b. Значение по умолчанию равно 1e-5. atol : float, необязательно Абсолютная толерантность. Абсолютная разница равна atol. Значение по умолчанию равно 1e-8.

Возвращает:

y : bool Возвращает True, если два массива равны в пределах заданной толерантности, иначе False. Если любой массив содержит NaN, то возвращается False.

См. также

all, any

numpy.allclose

немаскированный аналог allclose.

Примечания

Если следующее уравнение выполняется поэлементно, то allclose возвращает True:

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

Возвращает True, если все элементы a и b равны с учетом заданных допусков.

Примеры

>>> a = ma.array([1e10, 1e-7, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> a
masked_array(data = [10000000000.0 1e-07 --],
             mask = [False False  True],
       fill_value = 1e+20)
>>> b = ma.array([1e10, 1e-8, -42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> ma.allclose(a, b)
False

>>> a = ma.array([1e10, 1e-8, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> b = ma.array([1.00001e10, 1e-9, -42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> ma.allclose(a, b)
True
>>> ma.allclose(a, b, masked_equal=False)
False

Значения с маской не сравниваются напрямую.

>>> a = ma.array([1e10, 1e-8, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> b = ma.array([1.00001e10, 1e-9, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> ma.allclose(a, b)
True
>>> ma.allclose(a, b, masked_equal=False)
False