numpy.testing.assert_array_equal

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

Вызывает ошибку AssertionError, если два объекта array_like не равны.

При заданных двух объектах array_like проверяется, что формы равны и все элементы этих объектов равны (но см. Примечания для специальной обработки скаляра). Возникает исключение при несовпадении форм или несовпадающих значениях. В отличие от стандартного использования в numpy, NaN сравниваются как числа, ошибка не возникает, если оба объекта содержат NaN в одинаковых позициях.

Рекомендуется соблюдать обычные предосторожности при проверке равенства с числами с плавающей запятой.

Параметры

xarray_like

Проверяемый фактический объект.

yarray_like

Желаемый, ожидаемый объект.

err_msgstr, optional

Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае сбоя.

verbosebool, optional

Если True, несовпадающие значения добавляются в сообщение об ошибке.

Возбуждает

AssertionError

Если фактические и ожидаемые объекты не равны.

См. также

assert_allclose

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

assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

Примечания

Когда один из x и y является скаляром, а другой - array_like, функция проверяет, что каждый элемент объекта array_like равен скаляру.

Примеры

Первый assert не вызывает исключения:

>>> np.testing.assert_array_equal([1.0,2.33333,np.nan],
...                               [np.exp(0),2.33333, np.nan])

Проверка завершается ошибкой из-за числовой погрешности с плавающей запятой:

>>> np.testing.assert_array_equal([1.0,np.pi,np.nan],
...                               [1, np.sqrt(np.pi)**2, np.nan])
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not equal
Mismatch: 33.3%
Max absolute difference: 4.4408921e-16
Max relative difference: 1.41357986e-16
 x: array([1.      , 3.141593,      nan])
 y: array([1.      , 3.141593,      nan])

Вместо этого используйте assert_allclose или одну из функций nulp (количество значений с плавающей запятой):

>>> np.testing.assert_allclose([1.0,np.pi,np.nan],
...                            [1, np.sqrt(np.pi)**2, np.nan],
...                            rtol=1e-10, atol=0)

Как упоминалось в разделе «Примечания», assert_array_equal имеет специальную обработку для скаляров. Здесь тест проверяет, что каждое значение в x равно 3:

>>> x = np.full((2, 5), fill_value=3)
>>> np.testing.assert_array_equal(x, 3)