np.testing.assert_allclose(actual.shape, desired.shape) np.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=rtol, atol=atol, verbose=True) np.testing.assert_allclose 函数接口: def assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-7, atol=0, equal_nan=True, err_msg='', verbose=True) 参数含义 这里...
使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_allclose方法的使用。 Python numpy.testing.assert_allclose函数方法的使用
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_allclose方法的使用。 原文地址:Python numpy.testing.assert_allclose函数方法的使用 ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_allclose方法的使
numpy.testing.assert_allclose(actual, desired, rtol=1e-07, atol=0, equal_nan=True, err_msg='', verbose=True)[source] 如果两个对象不等于期望的公差,则引发AssertionError。 该测试等效于allclose(actual, desired, rtol,atol)(请注意,allclose具有不同的默认值)。它将实际值与期望值之间的差异与atol...
建议使用 assert_allclose 、 assert_array_almost_equal_nulp 或 assert_array_max_ulp 之一代替此函数,以获得更一致的浮点比较。 给定两个数字,检查它们是否大致相等。大约相等被定义为一致的有效数字的数量。 参数: actual: 标量 要检查的对象。 desired: 标量 预期的对象。 significant: 整数,可选 所需精度,...
在这些情况下,使用assert_allclose或nulp(浮点值的数量)函数之一: >>>np.testing.assert_allclose([1.0,np.pi,np.nan],...[1, np.sqrt(np.pi)**2, np.nan],...rtol=1e-10, atol=0) 如注释部分所述,assert_array_equal具有标量的特殊处理。在这里,测试检查x中的每个值是否为3: ...
对于这些情况,请改用assert_allclose或 nulp(浮点值的数量)函数之一: >>>np.testing.assert_allclose([1.0,np.pi,np.nan],...[1, np.sqrt(np.pi)**2, np.nan],...rtol=1e-10, atol=0) 如注释部分所述,assert_array_equal对标量有特殊处理。这里测试检查每个值x是 3: ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_array_almost_equal_nulp方法的使用。
Python numpy.testing.assert_array_almost_equal函数方法的使用,NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一