Quel est le meilleur moyen d'affirmer l'égalité numpy.array?

Question

Je veux faire quelques tests pour mon application, et je dois comparer deux tableaux. Puisque array.__eq__ renvoie un nouveau tableau (donc TestCase.assertEqual échoue), quel est le meilleur moyen d'affirmer l'égalité?

J'utilise actuellement

 self.assertTrue((arr1 == arr2).all())
 

mais je n'aime pas vraiment ça: \

Answer 1

vérifier les fonctions d'assertion en numpy.testing , par exemple

assert_array_equal

Pour les tableaux à virgule flottante, le test d'égalité peut échouer et assert_almost_equal est plus fiable.

mettre à jour

Numpy, il y a quelques versions, a obtenu assert_allclose ce qui est maintenant mon préféré, car il nous permet de spécifier à la fois les erreurs absolues et relatives et ne requiert pas l'arrondi décimal comme critère de proximité.

Answer 2

Je pense que (arr1 == arr2).all() est plutôt joli. Mais vous pouvez utiliser:

 numpy.allclose(arr1, arr2)
 

mais ce n'est pas tout à fait pareil.

Une alternative presque identique à votre exemple est:

 numpy.alltrue(arr1 == arr2)
 

Notez que scipy.array est en fait une référence numpy.array. Cela facilite la recherche de la documentation.

Answer 3

Je trouve qu'utiliser self.assertEqual(arr1.tolist(), arr2.tolist()) est le moyen le plus simple de comparer des tableaux avec ceux qui ne le sont pas.

Je conviens que ce n'est pas la solution la plus jolie et ce n'est probablement pas la plus rapide, mais elle est probablement plus uniforme avec le reste de vos tests, vous obtenez toute la description d'erreur la plus modeste et elle est vraiment simple à implémenter.