NumPy的实用函数整理之allclose

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我是靠谱客的博主幽默豆芽，最近开发中收集的这篇文章主要介绍NumPy的实用函数整理之allclose，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

NumPy函数allclose()用于匹配两个数组，输出为布尔值，默认在1e-05的误差范围内。如果两个数组中的项在容忍范围内不相等，则返回False。这是一种检查两个数组是否每个元素都相似的好方法。

allclose()

numpy.allclose(a, b, rtol=1.e-5, atol=1.e-8, equal_nan=False)

其中参数：

下面举个具体的例子：

输入：

array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])
array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])

输入：

np.allclose(array1,array2,0.1)

输出：

False

原因是rtol=0.1，那么(0.19 - 0.17) > (0.19 * 0.1)

把array1中的0.17改成0.18

输入：

array3 = np.array([0.12,0.18,0.24,0.29])

输入：

np.allclose(array3,array2,0.1)

输出：

True

以上就是幽默豆芽为你收集整理的NumPy的实用函数整理之allclose的全部内容，希望文章能够帮你解决NumPy的实用函数整理之allclose所遇到的程序开发问题。

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