numpy.arrayが等しいことをアサートする最良の方法は？

アプリの単体テストを作成したいのですが、2つの配列を比較する必要があります。array.__eq__新しい配列を返すので（TestCase.assertEqual失敗する）、等価性をアサートする最良の方法は何ですか？

現在使用しています

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

しかし、私はそれが本当に好きではありません

アサート機能をでチェックアウトしnumpy.testing、例えば

assert_array_equal

浮動小数点配列の場合、等価テストは失敗する可能性があり、assert_almost_equal信頼性が高くなります。

更新

いくつかのバージョンのnumpyが取得されました。assert_allcloseこれは、絶対エラーと相対エラーの両方を指定できるため、近さの基準として小数丸めを必要としないため、現在私のお気に入りです。

私(arr1 == arr2).all()はかなり見栄えがいいと思います。しかし、あなたは使うことができます：

numpy.allclose(arr1, arr2)

しかし、それはまったく同じではありません。

代わりに、あなたの例とほとんど同じです：

numpy.alltrue(arr1 == arr2)

scipy.arrayは実際には参照numpy.arrayであることに注意してください。これにより、ドキュメントを見つけやすくなります。

私self.assertEqual(arr1.tolist(), arr2.tolist()) は、配列をunittestと比較する最も簡単な方法を使用することを見つけました 。

私はそれが最もきれいな解決策ではなく、おそらく最速ではないことに同意しますが、それはおそらく他のテストケースとより均一であり、すべてのユニットテストエラーの説明を取得し、実装は本当に簡単です。

Python 3.2以降では、を使用できますassertSequenceEqual(array1.tolist(), array2.tolist())。

これには、配列が異なる正確なアイテムを表示するという付加価値があります。

私のテストではこれを使用します：

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