Python | Numpy np.assert_approx_equal() 方法

np.assert_approx_equal() 是NumPy库中的一个函数，用于检查两个数据的近似相等性。它用于在进行数值计算时验证结果是否满足预期值，避免由于计算误差引起的问题。

该方法的用法如下所示：

numpy.testing.assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True)

参数：

• actual：实际计算得到的数据

• desired：期望的数据

• significant（可选）：定义小数点位数的整数值，默认为7

• err_msg（可选）：断言失败时显示的错误消息

• verbose（可选）：设置为True时，会显示更详细的输出

返回值：

如果实际结果与期望结果的差异小于给定的小数位数，则无返回值。如果差异大于所定义的小数位数，则会引发AssertionError。

示例：

让我们通过一个简单的示例来了解该方法的使用：

import numpy as np

# 定义两个接近的浮点数
a = 0.1 + 0.1 + 0.1
b = 0.3

# 使用 np.assert_approx_equal() 进行近似相等性检查
np.testing.assert_approx_equal(a, b, significant=1)

在这个例子中，我们定义了两个几乎相等的浮点数。通过使用np.testing.assert_approx_equal()函数并将significant参数设置为1，我们可以检查a和b是否在小数点后一位是近似相等的。

注意事项：

• 两个值的差异将使用与significant参数相对应的小数位数来进行比较。较大的significant值将导致较少的差异。

• 如果差异超过给定的significant位数，则np.testing.assert_approx_equal()会引发AssertionError。

• np.assert_approx_equal()方法属于NumPy中的测试工具包（Testing Tools Package），需要导入numpy.testing模块才能使用。

以上是关于Python | Numpy np.assert_approx_equal()方法的详细介绍。该方法提供了一种简单而有效的方法来检查数值计算的准确性，并避免由于计算误差引起的问题。