numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp
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 ： 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 ： |
|
Raises ： | AssertionError 如果一个或多个元素的x和y之间的间距大于nulp。 |
Notes
如果不满足以下条件，则会引发一个断言：
abs(x - y) <= nulps * spacing(maximum(abs(x), abs(y)))
例子
>>> 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: X and Y are not equal to 1 ULP (max is 2)