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python - 将 numpy 数组与 np.allclose() 进行比较

问题描述

我是 Python 新手。我无法理解以下代码的行为（我正在尝试为某些东西创建单元测试）：

    import numpy as np

    input = np.array([0, 2])
    result = 1 / (1 + np.exp(-input))
    expected_result = np.array([0.5, 0.88079708])

    print(result)
    print(expected_result)

    print(result[1])
    print(expected_result[1])

    is_equal1 = np.array_equal(result, expected_result)
    is_equal2 = np.allclose(result, expected_result, rtol=0.00000000000000000000001)

    print(is_equal1)
    print(is_equal2)

此代码打印：

[0.5        0.88079708]
[0.5        0.88079708]
0.8807970779778823
0.88079708
False
True

为什么当我打印数组时它们的值是相等的，但是我打印它们的最后一项它们是不同的？如果值实际上不同，为什么is_equal2是True？如果值相同，为什么is_equal1是False？

标签： pythonpython-3.xnumpy

解决方案

“为什么当我打印数组时它们的值是相等的，但是我打印它们的最后一项它们是不同的？”

这是因为在打印中numpy.ndarray具有预设的显示精度。

“如果值实际上不同，为什么 is_equal2 为 True？”

根据numpy.allclose的文档，它按元素进行比较：

绝对（a - b）<=（atol + rtol * 绝对（b））

atol 默认为 1e-8，因此您需要在atol此处提供参数而不是rtol.

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