numpy.testing.assert_approx_equal

numpy.testing.assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) [source]

Вызывает AssertionError, если два элемента не равны с точностью до значащих цифр.

Примечание

Рекомендуется использовать одну из функций assert_allclose, assert_array_almost_equal_nulp или assert_array_max_ulp для более последовательного сравнения чисел с плавающей точкой.

Проверка того, что два числа примерно равны. Примерное равенство определяется по количеству совпадающих значащих цифр.

Параметры:	actual : скаляр Объект для проверки. desired : скаляр Ожидаемый объект. significant : int, необязательно Требуемая точность, по умолчанию 7. err_msg : str, необязательно Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи. verbose : bool, необязательно Если True, к сообщению об ошибке добавляются значения, вызвавшие расхождение.
Возможные исключения:	AssertionError Если actual и desired не равны с указанной точностью.

См. также

assert_allclose

Сравнение двух объектов array_like на равенство с требуемой относительной и/или абсолютной точностью.

assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

Примеры

>>> np.testing.assert_approx_equal(0.12345677777777e-20, 0.1234567e-20)
>>> np.testing.assert_approx_equal(0.12345670e-20, 0.12345671e-20,
                                   significant=8)
>>> np.testing.assert_approx_equal(0.12345670e-20, 0.12345672e-20,
                                   significant=8)
...
<type 'exceptions.AssertionError'>:
Items are not equal to 8 significant digits:
 ACTUAL: 1.234567e-021
 DESIRED: 1.2345672000000001e-021

условие, при выполнении которого возникает исключение,

>>> abs(0.12345670e-20/1e-21 - 0.12345672e-20/1e-21) >= 10**-(8-1)
True