allclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9]) True >>> np.allclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9]) False >>> np.allclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan]) False >>> np.allclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan], equal_nan=True) True...
np.allclose([2,3], [5,3]) False 这里,第一次逐元素比较 2 != 5 ,因此该方法返回 False。 指定绝对公差参数 np.allclose([6,4], [8,3], atol=2) True 这里是 absolute(6,8) <= 2 和absolute(4,3) <= 2。 指定相对容差参数 np.allclose([6,3], [4,6], rtol=0.5) True 这里是 ab...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclo...
``allclose(a, b)`` to evaluate to True. The same is true for `equal` but not `array_equal`. Examples --- >>> np.allclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8]) False >>> np.allclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9]) True >>> np.allclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) ==...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) ==...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) ==...
array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32) ...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) ==...
Method/Function: allclose 导入包: numpy 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def test_cache_key(self): def fn(x): return x ** 2 f = Gradient(fn) self.assertTrue(np.allclose(f(3), 0.0)) self.assertTrue(np.allclose(f(3.0), 6.0)) 浏览完整代码...