使用numpy.testingassert_allclose()函数检查浮点数数组的近似性

numpy.testing.assert_allclose()函数用于检查两个浮点数数组是否在一定的容忍度范围内近似相等。这个函数会检查两个数组之间的元素差异，如果两个数组的差异小于或等于给定的容忍度范围，则认为它们近似相等。

函数的语法如下：

numpy.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-07, atol=0, equal_nan=True, err_msg='', verbose=True)

参数说明：

- actual: 实际的浮点数数组。

- desired: 预期的浮点数数组。

- rtol: 相对容忍度，即两个数组的相对差异容忍度。默认值为1e-07。

- atol: 绝对容忍度，即两个数组的绝对差异容忍度。默认值为0。

- equal_nan: 是否认为NaN是相等的。默认为True，表示NaN可以与任何数字近似相等。

- err_msg: 断言失败时显示的错误信息。

- verbose: 是否输出详细的信息。

下面是一个使用numpy.testing.assert_allclose()函数的例子：

import numpy as np

# 实际的浮点数数组
actual = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
# 预期的浮点数数组
desired = np.array([1.0001, 2.0002, 3.0003])

# 使用assert_allclose()检查数组的近似性
np.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-03)

print("Arrays are approximately equal.")

在上面的例子中，我们有两个浮点数数组actual和desired。我们将使用assert_allclose()函数来检查它们的近似性。

由于我们设置了rtol=1e-03，所以两个数组的差异必须在1e-03的相对容忍度范围内，才能认为它们近似相等。

在这个例子中，actual数组的元素为[1.0, 2.0, 3.0]，而desired数组的元素为[1.0001, 2.0002, 3.0003]。尽管它们之间的差异超过了1e-03的相对容忍度范围，但由于我们没有设置atol参数，所以它们的绝对差异容忍度为0，结果为0.0001、0.0002和0.0003是在绝对容忍度范围内的，所以assert_allclose()函数将不会引发异常。

输出结果将是"Arrays are approximately equal."。这意味着两个数组近似相等。

numpy.testing.assert_allclose()函数对于检查浮点数数组的近似性非常有用，可以防止由于浮点数精度问题而引起的断言错误。通过设置合适的相对容忍度和绝对容忍度，我们可以更加灵活地处理浮点数的比较和断言。