numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp#

testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, y, nulp=1)[源代码]#

相对其间距比较两个数组.

这是一种相对稳健的方法来比较两个幅度可变的数组.

参数:

x, yarray_like: 输入数组.
nulpint, 可选: 容差的最后一位单元的最大数量（见注释）.默认值为1.

返回:

None

引发:

AssertionError: 如果一个或多个元素中 x 和 y 之间的间距大于 nulp.

参见

assert_array_max_ulp: 检查数组的所有元素在最后一位上最多相差N个单位.
spacing: 返回 x 与其最近的相邻数之间的距离.

备注

如果以下条件不满足,则会引发断言:

abs(x - y) <= nulp * spacing(maximum(abs(x), abs(y)))

示例

>>> x = np.array([1., 1e-10, 1e-20])
>>> eps = np.finfo(x.dtype).eps
>>> np.testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, x*eps/2 + x)

>>> np.testing.assert_array_almost_equal_nulp(x, x*eps + x)
Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: Arrays are not equal to 1 ULP (max is 2)