numpy.testing.assert_approx_equal

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

Возбуждает исключение AssertionError, если два элемента не равны с учетом значащих цифр.

Примечание

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

Даны два числа, проверить, что они приблизительно равны. Приблизительное равенство определяется по количеству совпадающих значащих цифр.

Параметры

actualscalar

Объект для проверки.

desiredscalar

Ожидаемый объект.

significantint, optional

Желаемая точность, по умолчанию 7.

err_msgstr, optional

Текст сообщения об ошибке, который будет выведен в случае неудачи.

verbosebool, optional

Если True, значения, которые не совпадают, добавляются в сообщение об ошибке.

Возбуждает

AssertionError

Если фактическое и ожидаемое значения не равны с заданной точностью.

См. также

assert_allclose

Сравнить два массивоподобных объекта на равенство с желаемой относительной и/или абсолютной точностью.

assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

Примеры

>>> np.testing.assert_approx_equal(0.12345677777777e-20, 0.1234567e-20)
>>> np.testing.assert_approx_equal(0.12345670e-20, 0.12345671e-20,
...                                significant=8)
>>> np.testing.assert_approx_equal(0.12345670e-20, 0.12345672e-20,
...                                significant=8)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Items are not equal to 8 significant digits:
 ACTUAL: 1.234567e-21
 DESIRED: 1.2345672e-21

оцениваемое условие, которое вызывает исключение

>>> abs(0.12345670e-20/1e-21 - 0.12345672e-20/1e-21) >= 10**-(8-1)
True