numpy.testingassert_allclose()函数的中文解读及用法说明
发布时间：2024-01-15 07:58:06
numpy.testing.assert_allclose()函数是用于检验两个数组是否在给定的公差范围内相等的函数。当数组中的元素非常接近且在指定的公差范围内时，该函数将正常运行并返回，否则将引发一个异常。
该函数的用法如下：
numpy.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-07, atol=0, equal_nan=True)
参数说明：
- actual: 被比较的 个数组。
- desired: 被比较的第二个数组。
- rtol: 相对公差的最大值，默认值为1e-07。
- atol: 绝对公差的最大值，默认值为0。
- equal_nan: 是否将NaN视为相等，默认为True。
实际上，assert_allclose()函数相当于使用了numpy.allclose()函数并添加了异常处理机制。numpy.allclose()函数用于检查两个数组的所有元素是否在给定的公差范围内相等，并返回一个布尔值。
下面是一个使用assert_allclose()函数的例子：
import numpy as np a = np.array([1.000001, 1.000002]) b = np.array([1.000000, 1.000001]) c = np.array([1.000001, 1.000002]) d = np.array([1.000001, np.nan]) np.testing.assert_allclose(a, b) # 引发异常，因为a和b的元素不相等 np.testing.assert_allclose(a, c) # 正常运行，因为a和c的元素在默认公差范围内相等 np.testing.assert_allclose(a, d, equal_nan=True) # 正常运行，因为a和d的元素在默认公差范围内相等，且将NaN视为相等
上述例子中，a和b的元素非常接近，但超出了默认的公差范围，所以assert_allclose()函数会引发异常。而a和c的元素在默认公差范围内非常接近，所以函数正常运行。另外，a和d的元素也在默认公差范围内相等，且将NaN视为相等，所以函数也正常运行。