使用numpy.testingassert_allclose()函数判断两个数组是否近似相等

numpy.testing.assert_allclose()函数用于判断两个数组是否近似相等。它比较两个数组的元素在指定的容差范围内是否相等。如果所有元素都满足近似相等的条件，则函数不会引发任何异常；否则，将引发一个异常并给出具体的错误信息。

该函数的函数原型如下：

numpy.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False, err_msg='', verbose=True)

参数说明：

- actual：实际数组

- desired：期望数组

- rtol：相对容差（可选，默认值为1e-05）

- atol：绝对容差（可选，默认值为1e-08）

- equal_nan：是否认为NaN是相等的（可选，默认为False）

- err_msg：出错时显示的错误信息前缀（可选，默认为空）

- verbose：是否打印详细错误信息（可选，默认为True）

下面是一个使用numpy.testing.assert_allclose()函数的示例：

import numpy as np
import numpy.testing as np_test

# 示例一
a = np.array([1.234, 2.345, 3.456])
b = np.array([1.235, 2.345, 3.457])
np_test.assert_allclose(a, b, rtol=1e-02, atol=1e-02)

# 示例二
c = np.array([1.0, 2.0, np.nan])
d = np.array([1.0, 2.0, np.nan])
np_test.assert_allclose(c, d, equal_nan=True)

在示例一中，数组a和数组b的元素在容差范围内相等。通过设置rtol和atol参数，我们可以调整容差范围。如果两个数组的差值小于rtol * abs(b) + atol，则认为这两个元素相等，否则会引发一个异常。

在示例二中，数组c和数组d包含NaN（Not a Number）值。通过将equal_nan参数设置为True，我们可以判断NaN是否相等，如果相等则不会引发异常。

总结起来，numpy.testing.assert_allclose()函数可以用于判断两个数组的所有元素在指定容差范围内是否近似相等，并且可以选择是否判断NaN值的相等性。这个函数在进行数组数据的近似相等性判断时非常有用，能够在测试代码时检测出错误。