numpy.testing.assert_array_less#

testing.assert_array_less(x, y, err_msg='', verbose=True, *, strict=False)[源代码]#

如果两个 array_like 对象未按小于顺序排列,则引发 AssertionError.

给定两个类数组对象 x 和 y,检查形状是否相等并且 x 的所有元素严格小于 y 的相应元素（但请参见注释中对标量的特殊处理）.在形状不匹配或值未正确排序时会引发异常.与 NumPy 中的标准用法相反,如果两个对象在相同位置都有 NaN,则不会引发断言.

参数:
xarray_like

要检查的较小对象.

yarray_like

要比较的较大对象.

err_msgstring

在失败情况下要打印的错误消息.

verbosebool

如果为真,冲突的值将被附加到错误消息中.

strictbool, 可选

如果为真,当类数组对象的形状或数据类型不匹配时,引发 AssertionError.在”注释”部分中提到的对标量的特殊处理将被禁用.

在 2.0.0 版本加入.

引发:
AssertionError

如果 x 不严格小于 y,逐元素.

参见

assert_array_equal

测试对象是否相等

assert_array_almost_equal

测试对象在精度范围内的相等性

备注

当 x 和 y 中的一个是标量而另一个是类数组时,函数执行比较,就好像标量被广播到数组的形状一样.可以使用 strict 参数禁用此行为.

示例

以下断言通过,因为 x 的每个有限元素都严格小于 y 的相应元素,并且 NaN 位于相应的位置.

>>> x = [1.0, 1.0, np.nan]
>>> y = [1.1, 2.0, np.nan]
>>> np.testing.assert_array_less(x, y)

以下断言失败,因为 x 的第零个元素不再严格小于 y 的第零个元素.

>>> y[0] = 1
>>> np.testing.assert_array_less(x, y)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not strictly ordered `x < y`

Mismatched elements: 1 / 3 (33.3%)
Max absolute difference among violations: 0.
Max relative difference among violations: 0.
 x: array([ 1.,  1., nan])
 y: array([ 1.,  2., nan])

在这里,`y` 是一个标量,所以 x 的每个元素都与 y 进行比较,断言通过.

>>> x = [1.0, 4.0]
>>> y = 5.0
>>> np.testing.assert_array_less(x, y)

然而,使用 strict=True,断言将失败,因为形状不匹配.

>>> np.testing.assert_array_less(x, y, strict=True)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not strictly ordered `x < y`

(shapes (2,), () mismatch)
 x: array([1., 4.])
 y: array(5.)

使用 strict=True,如果两个数组的 dtypes 不匹配,断言也会失败.

>>> y = [5, 5]
>>> np.testing.assert_array_less(x, y, strict=True)
Traceback (most recent call last):
    ...
AssertionError:
Arrays are not strictly ordered `x < y`

(dtypes float64, int64 mismatch)
 x: array([1., 4.])
 y: array([5, 5])
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