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。 原文地址:Python numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp函数方法的使用
testing.assert_array_almost_equal(x, y, decimal=6, err_msg='', verbose=True) 如果两个对象不等于所需的精度,则引发 AssertionError。 注意 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。 该测试验证相同的形状以及actual和desired的...
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方法的使用。 原文地址:Python numpy.testing.assert_array_almost_equal函数方法的使用
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方法的使用。
numpy.testing.assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True)[source] 如果两个项不等于期望的精度,则引发AssertionError。 注意:为了更一致的浮点比较,建议使用assert_allclose,assert_array_almost_equal_nulp或assert_array_max_ulp之一来代替此函数。
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。 原文地址:Python numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp函数方法的使用...
numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, y, nulp=1) [source] 比较两个数组相对于它们的间距。 这是比较振幅可变的两个数组的相对可靠的方法。 参数: x, y:array_like 输入数组。 nulp:int, 可选 公差的最后一位的最大单位数(请参见注释)。默认值为1。 返回值 : None Raises : ...
本文简要介绍 python 语言中 numpy.testing.assert_almost_equal 的用法。 用法: testing.assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) 如果两个项目不等于所需的精度,则引发 AssertionError。 注意 建议使用 assert_allclose 、 assert_array_almost_equal_nulp 或 assert_array_...
Python 单元测试框架中的assertAlmostEqual(x, y)方法测试x和y是否近似相等,假设它们是浮点数。 assertAlmostEqual()的问题是它只适用于浮点数。我正在寻找一种类似assertAlmostEqual()的方法,它适用于浮点数列表、浮点数集、浮点数字典、浮点数元组、浮点数元组列表、浮点数列表集等。
Currently, we use np.testing.assert_array_almost_equal in 404 places across 41 files, but the NumPy authors no longer recommend it. We should switch to the recommended np.testing.assert_allclose testing method where we can (which can be in one PR or multiple PRs), across all our tests....