numpy.allclose

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

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

Значения толерантности положительные, обычно очень маленькие числа. Относительная разница (rtol * abs(b)) и абсолютная разница atol складываются, чтобы сравниться с абсолютной разницей между a и b.

Если любой массив содержит одну или несколько NaN, возвращается False. Бесконечности считаются равными, если они находятся в том же месте и имеют одинаковый знак в обоих массивах.

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 Указывает, нужно ли сравнивать NaN как равные. Если True, NaN в a будут считаться равными NaN в b в выходном массиве. Новое в версии 1.10.0.
Возвращает:	allclose : bool Возвращает True, если два массива равны в пределах заданной толерантности; иначе False.

См. также

isclose, all, any, equal

Примечания

Если следующее уравнение выполняется по элементам, то allclose возвращает True.

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

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

Сравнение a и b использует стандартное вещание, что означает, что a и b не обязательно должны иметь одинаковую форму, чтобы allclose(a, b) оценивалось как True. То же самое относится к equal, но не к array_equal.

Примеры

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