为什么这个numpy数组比较失败？

Question

我试着比较一些的结果 numpy.array计算与预期结果进行比较,并且我经常得到错误的比较,但打印的数组看起来相同,例如:

def test_gen_sine():
  A, f, phi, fs, t = 1.0, 10.0, 1.0, 50.0, 0.1
  expected = array([0.54030231, -0.63332387, -0.93171798, 0.05749049, 0.96724906])
  result = gen_sine(A, f, phi, fs, t)
  npt.assert_array_equal(expected, result)

打印回:

>                   raise AssertionError(msg)
E                   AssertionError: 
E                   Arrays are not equal
E                   
E                   (mismatch 100.0%)
E                    x: array([ 0.540302, -0.633324, -0.931718,  0.05749 ,  0.967249])
E                    y: array([ 0.540302, -0.633324, -0.931718,  0.05749 ,  0.967249])

我的gen_sine函数是:

def gen_sine(A, f, phi, fs, t):  
  sampling_period = 1 / fs
  num_samples = fs * t
  samples_range = (np.arange(0, num_samples) * 2 * f * np.pi * sampling_period) + phi
  return A * np.cos(samples_range)

这是为什么？我该如何比较两个阵列？(我正在使用numpy 1.9.3和pytest 2.8.1)

Answer 1

问题是np.assert_array_equal返回None并在内部执行assert语句.用一个单独的断言为它做前言是不正确的:

assert np.assert_array_equal(x,y)

相反,在你的测试中你会做的事情如下:

import numpy as np
from numpy.testing import assert_array_equal

def test_equal():
    assert_array_equal(np.arange(0,3), np.array([0,1,2]) # No assertion raised
    assert_array_equal(np.arange(0,3), np.array([2,0,1]) # Raises AssertionError

更新:

一些评论

• 不要重写整个原始问题,因为那时不清楚答案实际上是在解决什么问题.

• 至于您更新的问题,问题是assert_array_equal不适合比较浮点数组,如文档中所述.而是使用assert_allclose然后设置所需的相对和绝对公差.