numpy.testing.assert_approx_equal

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

Вызывает AssertionError, если два элемента не равны с точностью до заданного количества значащих цифр.

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.

Проверяет, что два числа приблизительно равны. Приблизительное равенство определяется как совпадение числа значащих цифр.

Параметры

actualскаляр

Объект для проверки.

desiredскаляр

Ожидаемый объект.

significantint, необязательно

Желаемая точность, по умолчанию 7.

err_msgstr, необязательно

Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи.

verbosebool, необязательно

Если True, к сообщению об ошибке добавляются значения, не совпадающие.

Возбуждает

AssertionError

Если actual и desired не равны с указанной точностью.

См. также

assert_allclose

Сравнивает два массива (или подобные объекты) на равенство с заданной 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