numpy.isclose

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.isclose.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)[source]

返回一个布尔数组，其中两个数组在容差内在元素方面相等。

公差值为正，通常为非常小的数字。The relative difference (rtol * abs(b)) and the absolute difference atol are added together to compare against the absolute difference between a and b.

参数：	a，b：array_like 输入数组进行比较。 rtol：float 相对容差参数（请参见注释）。 atol：float 绝对公差参数（见注释）。 equal_nan：bool 是否比较NaN的平等。如果为True，则在输出数组中，a中的NaN将被视为等于b中的NaN。
返回：	y：array_like 返回其中a和b在给定容差内相等的布尔数组。如果a和b都是标量，则返回单个布尔值。

也可以看看

allclose

笔记

版本1.7.0中的新功能。

对于有限值，isclose使用以下公式来测试两个浮点值是否相等。

absolute(a - b) <= (atol + rtol * absolute(b))

上述方程在a和b中不对称，因此isclose（a，b）可能不同于isclose ，a）。

例子

>>> np.isclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8])
array([True, False])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9])
array([True, True])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9])
array([False, True])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan])
array([True, False])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan], equal_nan=True)
array([True, True])