numpy.testing.assert_equal

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

Вызывает исключение AssertionError, если два объекта не равны.

Даны два объекта (скаляры, списки, кортежи, словари или массивы numpy), проверяется, что все элементы этих объектов равны. Исключение генерируется при первом несовпадении 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 — «обычное» число. То есть исключение AssertionError не генерируется, если оба объекта имеют NaN в одинаковых позициях. Это отличается от стандарта IEEE по NaN, который гласит, что NaN, сравниваемый с чем-либо, должен возвращать False.

Параметры

actualarray_like

Объект для проверки.

desiredarray_like

Ожидаемый объект.

err_msgstr, необязательно

Сообщение об ошибке, которое будет выведено в случае неудачи.

verbosebool, необязательно

Если True, несовпадающие значения добавляются к сообщению об ошибке.

Исключения

AssertionError

Если actual и desired 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 исключения. Вводах содержатся 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])