numpy.testing.assert_equal

testing.assert_equal(actual, desired, err_msg='', verbose=True) [исходный код]

Вызывает AssertionError, если два объекта не равны.

Для двух объектов (скаляров, списков, кортежей, словарей или массивов NumPy) проверяет, что все элементы этих объектов равны. Исключение вызывается при обнаружении первых несовпадающих значений.

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

Эта функция обрабатывает сравнения с NaN так, как если бы NaN был «обычным» числом. То есть AssertionError не вызывается, если оба объекта содержат NaN в одинаковых позициях. Это отличается от стандарта IEEE для NaN, согласно которому сравнение NaN с любым значением должно возвращать False.

Параметры

actualarray_like

Объект для проверки.

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.

Вызывает

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. Во входных данных есть NaN, но они находятся в одинаковых позициях.

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