Cách tốt nhất để khẳng định cho bình đẳng numpy.array?

Tôi muốn thực hiện một số bài kiểm tra đơn vị cho ứng dụng của mình và tôi cần so sánh hai mảng. Vì array.__eq__trả về một mảng mới ( TestCase.assertEqualkhông thành công), cách tốt nhất để khẳng định sự bình đẳng là gì?

Hiện tại tôi đang sử dụng

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

nhưng tôi không thực sự thích nó

kiểm tra các chức năng khẳng định trong numpy.testing, ví dụ:

assert_array_equal

đối với mảng dấu phẩy động, thử nghiệm bình đẳng có thể không thành công và assert_almost_equalđáng tin cậy hơn.

cập nhật

Một vài phiên bản trước đây, numpy đã lấy được assert_allclosemà bây giờ là yêu thích của tôi vì nó cho phép chúng tôi chỉ định cả lỗi tuyệt đối và tương đối và không yêu cầu làm tròn số thập phân làm tiêu chí gần đúng.

Tôi nghĩ (arr1 == arr2).all()trông khá đẹp. Nhưng bạn có thể sử dụng:

numpy.allclose(arr1, arr2)

nhưng nó không hoàn toàn giống nhau.

Một thay thế, gần giống như ví dụ của bạn là:

numpy.alltrue(arr1 == arr2)

Lưu ý rằng scipy.array thực sự là một tham chiếu numpy.array. Điều đó giúp bạn dễ dàng tìm thấy tài liệu hơn.

Tôi thấy rằng sử dụng self.assertEqual(arr1.tolist(), arr2.tolist()) là cách dễ nhất để so sánh mảng với mảng đơn nhất.

Tôi đồng ý rằng nó không phải là giải pháp đẹp nhất và có lẽ không phải là nhanh nhất nhưng nó có thể đồng nhất hơn với phần còn lại của các trường hợp thử nghiệm của bạn, bạn nhận được tất cả các mô tả lỗi đơn giản nhất và nó thực sự đơn giản để thực hiện.

Kể từ Python 3.2, bạn có thể sử dụng assertSequenceEqual(array1.tolist(), array2.tolist()).

Điều này có giá trị bổ sung là hiển thị cho bạn các mục chính xác mà các mảng khác nhau.

Trong các thử nghiệm của tôi, tôi sử dụng cái này:

try:
    numpy.testing.assert_array_equal(arr1, arr2)
    res = True
except AssertionError as err:
    res = False
    print (err)
self.assertTrue(res)

np.linalg.norm(arr1 - arr2) < 1e-6