numpy.testing.assert_equal

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

Вызывает исключение AssertionError, если два объекта не равны.

Данные два объекта (скаляры, списки, кортежи, словари или массивы NumPy), проверяет, что все элементы этих объектов равны. Исключение возникает при первом несовпадении значений.

Когда один из actual и desired является скаляром, а другой — массивоподобным объектом, функция проверяет, что каждый элемент массивоподобного объекта равен скаляру.

Эта функция обрабатывает сравнения NaN так, как будто NaN — это «обычное» число. То есть, исключение не возникает, если оба объекта имеют NaN в одних и тех же позициях. Это отличается от стандарта IEEE для NaN, который гласит, что сравнение NaN с чем-либо должно возвращать False.

Параметры

actualarray_like

Объект для проверки.

desiredarray_like

Ожидаемый объект.

err_msgstr, optional

Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи.

verbosebool, optional

Если True, несовпадающие значения добавляются в сообщение об ошибке.

Исключения

AssertionError

Если actual и desired не равны.

Примеры

>>> np.testing.assert_equal([4,5], [4,6])
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Items are not equal:
item=1
 ACTUAL: 5
 DESIRED: 6

Следующее сравнение не вызывает исключение. Вводах есть NaN, но они находятся в одних и тех же позициях.

>>> np.testing.assert_equal(np.array([1.0, 2.0, np.nan]), [1, 2, np.nan])