numpy.allclose

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

Возвращает True, если два массива равны по элементам с точностью до заданной.

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

Если один или оба массива содержат одно или несколько NaN, возвращается False. Бесконечности рассматриваются как равные, если они находятся в одном 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 Сравнивать NaN как равные. Если True, NaN в a будут считаться равными NaN в b в выходном массиве. Введено в версии 1.10.0.
Возвращает:	allclose : bool Возвращает True, если два массива равны с заданной точностью; иначе False.

См. также

isclose, all, any, equal

Примечания

Если следующее выражение истинно для каждого элемента, то allclose возвращает True.

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

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

Сравнение a и b использует стандартное векторизованное сравнение, что означает, что a и b не обязательно должны иметь одинаковую форму, чтобы allclose(a, b) оценивалось как True. То же самое верно для equal, но не для 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