numpy.testing.assert_equal

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

Вызывает AssertionError, если два объекта не равны.

Принимая два объекта (скаляры, списки, кортежи, словари или массивы NumPy), проверяет, что все элементы этих объектов равны. Исключение генерируется при первом обнаружении несовпадающих 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 является «обычным» числом. То есть, AssertionError не генерируется, если оба объекта имеют NaN в одних и тех же позициях. Это отличается от стандарта IEEE для NaN, который гласит, что сравнение NaN с любым другим значением должно возвращать False.

Параметры

actualarray_like

Проверяемый объект.

desiredarray_like

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 фактическое и ожидаемое значения 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. Входные данные содержат 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])