numpy.testing.assert_array_almost_equal

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

Вызывает AssertionError, если два объекта не равны с заданной точностью.

Примечание

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

Тест проверяет идентичность форм и то, что элементы actual и desired удовлетворяют определённому условию.

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

Это более слабый тест, чем первоначально документировано, но соответствует тому, что фактическая реализация делала до округления. Ошибка генерируется при несовпадении форм или несовпадающих значениях. В отличие от стандартного использования в numpy, NaN сравниваются как числа; никакая ошибка не генерируется, если оба объекта имеют NaN в одинаковых позициях.

Параметры:	x : array_like Проверяемый фактический объект. y : array_like Желаемый, ожидаемый объект. decimal : int, optional Требуемая точность, по умолчанию 6. err_msg : str, optional Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи. verbose : bool, optional Если True, несовпадающие значения добавляются к сообщению об ошибке.
Возбуждает:	AssertionError Если фактическое и желаемое значения не равны с заданной точностью.

См. также

assert_allclose

Сравнивает два массива для равенства с заданной 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)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 5 decimals
Mismatch: 33.3%
Max absolute difference: 6.e-05
Max relative difference: 2.57136612e-05
 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)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not almost equal to 5 decimals
x and y nan location mismatch:
 x: array([1.     , 2.33333,     nan])
 y: array([1.     , 2.33333, 5.     ])