numpy.testingassert_allclose()函数的常见错误及解决方案

numpy.testing.assert_allclose()函数是用于检查两个数组或对象是否接近的函数。它可以用于测试数值计算的结果，特别是对于浮点数型数据。该函数会比较两个输入对象之间的差异，并根据设定的误差范围进行判断。

下面是一些常见的错误以及对应的解决方案，同时还提供了相应的使用例子。

错误1：两个数组的形状不匹配

解决方案：

确保比较的两个数组的形状必须相同，如果不同，可以使用numpy.testing.assert_array_equal()函数来检查它们的形状是否一致。

import numpy as np
from numpy.testing import assert_allclose, assert_array_equal

# 增加一个维度
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1], [2], [3]])

# 使用assert_array_equal()函数检查形状是否一致
assert_array_equal(a, np.squeeze(b))

# 使用assert_allclose()函数检查两个数组之间的差异
assert_allclose(a, np.squeeze(b))

错误2：比较的两个数组之间存在很小的差异，但被判定为不接近

解决方案：

可以通过设置一定的误差范围来判断两个数组之间是否接近。可以通过atol（绝对误差）和rtol（相对误差）参数来调整误差范围。默认情况下，atol和rtol都是1e-05。

import numpy as np
from numpy.testing import assert_allclose

# 创建两个接近但差异较大的数组
a = np.array([1.0])
b = np.array([1.000005])

# 使用assert_allclose()函数判断两个数组是否接近
assert_allclose(a, b, atol=1e-3)

错误3：比较的两个数组在小数位数上有差异，但被判定为接近

解决方案：

可以通过设置decimal参数的值来指定比较时小数的位数。默认情况下，decimal为6。

import numpy as np
from numpy.testing import assert_allclose

# 创建两个在小数位上有差异的数组
a = np.array([1.1234])
b = np.array([1.123456])

# 使用assert_allclose()函数判断两个数组是否接近（仅比较小数点后2位）
assert_allclose(a, b, decimal=2)

错误4：两个数组之间的差异超过了设定的误差范围

解决方案：

可以通过设置verbose参数的值来打印出两个数组之间的详细差异。这样可以帮助找出问题所在。

import numpy as np
from numpy.testing import assert_allclose

# 创建两个差异较大的数组
a = np.array([1.0])
b = np.array([1.001])

# 使用assert_allclose()函数判断两个数组是否接近，并通过设置verbose打印出差异信息
assert_allclose(a, b, verbose=True)

以上是numpy.testing.assert_allclose()函数的常见错误及解决方案，通过理解这些错误和解决方案，可以更好地使用该函数进行数组的接近性检查。