使用numpy.testingassert_allclose()函数验证数组的接近程度

numpy.testing.assert_allclose()函数用于检查两个数组是否几乎相等。该函数比较两个数组的元素，并检查它们是否在指定的范围内接近。

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

参数说明：

- actual：待检查的实际数组。

- desired：期望的数组。

- rtol：相对容差，默认为1e-07。

- atol：绝对容差，默认为0。

- equal_nan：在相等比较中是否考虑NaN值，默认为True。

- err_msg：断言失败时显示的错误消息。

- verbose：如果为True，则详细打印出不匹配的元素。

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

import numpy as np
import numpy.testing as np_test

# 创建两个接近的数组
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([1.0001, 2.0002, 2.9999])

# 使用assert_allclose()函数进行验证
np_test.assert_allclose(a, b, rtol=1e-03, atol=1e-08)

在上面的例子中，我们创建了两个接近的数组a和b。然后，我们使用numpy.testing.assert_allclose()函数验证这两个数组是否接近。传递的rtol参数为1e-03，表示相对容差为0.001；atol参数为1e-08，表示绝对容差为0.00000001。这意味着我们允许两个数组之间的差异接近于这些容差值。

如果两个数组的元素接近，那么这个函数将不会抛出任何异常，否则将会抛出一条错误消息。在上面的例子中，这两个数组满足容差条件，因此assert_allclose()函数不会抛出异常。

这个函数非常有用，可以帮助我们验证两个数组是否接近，尤其是在某些数值计算中，我们只关心结果的大致接近程度，而不是精确的数值。