2つのnumpy配列が等しいかどうかをテストします。形状を含めて

Question

numpy配列が2つ等しいかどうかをテストしたいので、np.allclose関数を使用しています。唯一の問題は、2次元行列と等しい要素の3次元行列が与えられた場合、Trueを返します。

import numpy as np 

x = np.array([[3.14159265, -0.1], [-0.1, 0.1]]) 

y = np.array([[math.pi, -0.1], [-0.1, 0.1]]) 

z1 = np.array([[[3.14159265, -0.1], [-0.1, 0.1]], 
       [[3.14159265, -0.1], [-0.1, 0.1]]]) 
z2 = np.array([[[math.pi, -0.1], [-0.1, 0.1]], 
       [[math.pi, -0.1], [-0.1, 0.1]]]) 


np.allclose(x,y) 
# Returns true, as expected 

np.allclose(x,z1) 
# Also returns true, even though matrices are different shapes. Unwanted. 

は今、私は約np.array_equal、要素と形状を比較すると知っているが、構成要素は、それらが等しい場合にのみ、接近している場合、それは私がテストすることはできません。例えば、

np.array_equal(x,y) 

戻り

私はそれがこのケースで(x,z1)ため(x,y)と(z1,z2)が、偽のためにtrueを返します使用することができる機能がありますFalse？

Answer 1

何が起こっているのは、allcloseが入力をブロードキャストしていることです。これにより、broadcasting rulesに続く類似の形状のアレイ（例えば、3および[3, 3, 3]）との比較が可能になる。あなたの目的のために

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、形状だけでなく、値をチェックしますこれは、具体的にnp.testing.assert_allcloseまたはassert_array_almost_equal、numpy.testingの機能を見てみましょう。 （私はこれら2つの違いを覚えていませんが、浮動小数点の違いを計算する方法に関係しています）

これらは、アサートベースの単体テストを使用している場合に特に便利です。

numpy.testing.assert_*関数のほとんど（すべて？）は、配列の形状と値の等価性をチェックします。

In [1]: import numpy as np 

In [2]: np.testing.assert_allclose([1], [[1]]) 

得られます：

AssertionError: 
Not equal to tolerance rtol=1e-07, atol=0 

(shapes (1,), (1, 1) mismatch) 
x: array([1]) 
y: array([[1]]) 

これらの機能について知るための別の有用な（そしてそれができるよう、現在だけでなく文書化されていない）ものは、彼らが "NaNを比較することである。例えば

sを等しくする。例えば

、これは成功します：

In [3]: np.testing.assert_allclose([np.nan], [np.nan]) 

numpy.allcloseが同じ場合のFalseを返しますが：

In [4]: np.allclose([np.nan], [np.nan]) 
Out[4]: False 

サイドノートでは

、numpy.isclose（ただしallclose）equal_nan kwargを持っていますこれを制御する。