Python NumPy数组_equal函数未按预期工作

我从

NumPy

中观察到函数

array_equal

的异常行为。我肯定我遗漏了一个非常简单的细节

我试图完成的是一个单元测试

事实是，我有数组1：

In[21]: bounds['lowerBound']

Out[21]: array([ 1. ,  1.2,  1.8])

我有数组2：

In[22]: res['lowerBound']

Out[22]: array([ 1. ,  1.2,  1.8])

为了以防万一，我检查了它们的形状：

In[26]: bounds['lowerBound'].shape
Out[26]: (3,)
In[28]: res['lowerBound'].shape
Out[28]: (3,)

还包括数据类型：

In[30]: res['lowerBound'].dtype
Out[30]: dtype('float64')
In[31]: bounds['lowerBound'].dtype
Out[31]: dtype('float64')

当我试图验证它们是否相同时：

In[29]:  np.array_equal(bounds['lowerBound'],res['lowerBound'])
Out[29]: False

这怎么可能

提前谢谢

编辑： 用于生成数据的代码为：

bounds={'lowerBound':np.array([1.,1.2,1.8]), 'upperBound':np.array([10.,12.,18.])}

通过以下函数生成

res

字典：

def generateAdjustedBounds(self,universeMktCap,lowerBound,upperBound):
    lb=np.zeros(len(universeMktCap))
    ub=np.zeros(len(universeMktCap))
    lb[0]=lowerBound
    ub[0]=upperBound

    for dat in range(1,len(lb)):
        lb[dat]=lb[dat-1]*universeMktCap[dat]/universeMktCap[dat-1]
        ub[dat]=ub[dat-1]*universeMktCap[dat]/universeMktCap[dat-1]

    Bounds={'lowerBound':np.array(lb),'upperBound':np.array(ub)}

    return Bounds

---

因为您的元素是浮动的，所以您可能应该改用allclose（）

---

这里的数据类型是什么，您可以发布代码来创建阵列吗？它非常广泛。但我会检查数据类型。我对python很陌生。。。等一下！谢谢使用

np.设置打印选项（精度=16）

查看值之间的差异。这很有效！谢谢但何时建议使用数组_equal？当数组包含整数时，请使用数组_equal。这是因为当数学等效计算中引入小舍入误差时，应表示相同数字的任何两个浮点数通常都不表示整数。