numpy.testing.assert_array_almost_equal

numpy.testing.assert_array_almost_equal(x, y, decimal=6, err_msg='', verbose=True) [source]

Вызывает ошибку AssertionError, если два объекта не равны с желаемой точностью.

Примечание

Рекомендуется использовать одну из функций assert_allclose, assert_array_almost_equal_nulp или assert_array_max_ulp вместо этой функции для более последовательного сравнения чисел с плавающей запятой.

Тест проверяет одинаковые формы и то, что элементы actual и desired удовлетворяют указанным условиям.

abs(desired-actual) < 1.5 * 10**(-decimal)

Это более слабый тест, чем первоначально документировано, но согласуется с тем, что фактическая реализация выполняла до округления. Возникает исключение при несовпадении форм или конфликтующих значениях. В отличие от стандартного использования в numpy, NaN сравниваются как числа, и исключение не возникает, если оба объекта имеют NaN в одних и тех же позициях.

Параметры:	x : array_like Проверяемый фактический объект. y : array_like Желаемый, ожидаемый объект. decimal : int, необязательно Желаемая точность, по умолчанию 6. err_msg : str, необязательно Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи. verbose : bool, необязательно Если True, конфликтующие значения добавляются к сообщению об ошибке.
Возможные исключения:	AssertionError Если фактические и желаемые значения не равны с указанной точностью.

См. также

assert_allclose

Сравните два объекта array_like на равенство с желаемой относительной и/или абсолютной точностью.

assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

Примеры

Первый assert не вызывает исключения

>>> np.testing.assert_array_almost_equal([1.0,2.333,np.nan],
                                         [1.0,2.333,np.nan])

>>> np.testing.assert_array_almost_equal([1.0,2.33333,np.nan],
...                                      [1.0,2.33339,np.nan], decimal=5)
...
<type 'exceptions.AssertionError'>:
AssertionError:
Arrays are not almost equal

(mismatch 50.0%)
 x: array([ 1.     ,  2.33333,      NaN])
 y: array([ 1.     ,  2.33339,      NaN])

>>> np.testing.assert_array_almost_equal([1.0,2.33333,np.nan],
...                                      [1.0,2.33333, 5], decimal=5)
<type 'exceptions.ValueError'>:
ValueError:
Arrays are not almost equal
 x: array([ 1.     ,  2.33333,      NaN])
 y: array([ 1.     ,  2.33333,  5.     ])