numpy.testing.assert_almost_equal

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

Вызывает AssertionError, если два элемента не равны с требуемой точностью.

Примечание

Рекомендуется использовать одну из функций assert_allclose, assert_array_almost_equal_nulp или assert_array_max_ulp для более согласованных сравнений с плавающей точкой.

Тест проверяет, что элементы actual и desired удовлетворяют условию.

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

Это более слабый тест, чем первоначально документировано, но согласуется с фактической реализацией в assert_array_almost_equal с учётом погрешностей округления. При несовпадающих значениях возникает исключение. Для ndarrays это делегируется в assert_array_almost_equal

Параметры:	actual : array_like Проверяемый объект. desired : array_like Ожидаемый объект. decimal : int, optional Требуемая точность, по умолчанию 7. err_msg : str, optional Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи. verbose : bool, optional Если True, несовпадающие значения добавляются в сообщение об ошибке.
Возбуждает:	AssertionError Если фактическое и ожидаемое значения не равны с указанной точностью.

См. также

assert_allclose

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

assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

Примеры

>>> import numpy.testing as npt
>>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334)
>>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 10 decimals
 ACTUAL: 2.3333333333333
 DESIRED: 2.33333334

>>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]),
...                         np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 9 decimals
Mismatch: 50%
Max absolute difference: 6.66669964e-09
Max relative difference: 2.85715698e-09
 x: array([1.         , 2.333333333])
 y: array([1.        , 2.33333334])