为什么此numpy数组比较失败？

我尝试将一些

numpy.array

计算的结果与预期结果进行比较，我经常会得到错误的比较，但打印的数组看起来是一样的，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_正弦函数是：

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)

为什么呢？我应该如何比较这两个阵列？

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（我正在使用numpy 1.9.3和pytest 2.8.1）

问题是

np.assert\u array\u equal

返回

None

，并在内部执行assert语句。在其前面加上单独的断言是不正确的：

assert np.assert_array_equal(x,y)

相反，在测试中，您只需执行以下操作：

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：

几点意见

• 不要重写你原来的全部问题，因为那时你还不清楚一个答案实际上在说什么

• 就您更新的问题而言，问题在于

  assert_array_equal

  不适合比较文档中解释的浮点数组。而是使用

  assert\u allclose

  ，然后设置所需的相对和绝对公差

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谢谢。我已经解决了这个问题，这个简单的案例是可行的，但更复杂的案例，例如，仍然失败。我将相应地编辑我的问题。比较浮动的基本

numpy

函数是

np.allclose

。