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 одинаковые формы и то, что элементы actual и desired удовлетворяют условиям.

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

Это менее строгий тест, чем изначально документировано, но согласуется с тем, как фактически работала реализация до округления. Ошибка возникает при несовпадении форм или значений. В отличие от стандартного использования в numpy, NaN сравниваются как числа, и ошибка не возникает, если в обоих объектах есть NaN в одинаковых позициях.

Параметры

xarray_like

Проверяемый фактический объект.

yarray_like

Желаемый, ожидаемый объект.

decimalint, optional

Требуемая точность, по умолчанию 6.

err_msgstr, optional

Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи.

verbosebool, optional

Если True, несовпадающие значения добавляются в сообщение об ошибке.

Возбуждаемые исключения

AssertionError

Если фактическое и желаемое значения не равны с заданной точностью.

См. также

assert_allclose

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

assert_array_almost_equal_nulp, assert_array_max_ulp, assert_equal

Примеры

Первый assert не вызывает исключение

>>> 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

Mismatched elements: 1 / 3 (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.     ])