¿La mejor manera de afirmar la igualdad numpy.array?

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Quiero hacer algunas pruebas unitarias para mi aplicación y necesito comparar dos matrices. Dado que array.__eq__devuelve una nueva matriz (por lo que TestCase.assertEqualfalla), ¿cuál es la mejor manera de afirmar la igualdad?

Actualmente estoy usando

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

pero realmente no me gusta

python unit-testing numpy

— fabricante
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tenga en cuenta que su ejemplo puede producir True inesperadamente, por ejemplo (np.array([1, 1]) == np.array([1])).all(), dará True

— M. Bernhardt

self.assertTrue (np.array_equal (array1, array2))

— Miszo97

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echa un vistazo a las funciones de aserción en numpy.testing, por ejemplo

assert_array_equal

para matrices de coma flotante, la prueba de igualdad puede fallar y assert_almost_equales más confiable.

actualizar

Hace unas pocas versiones obtuve numpy, assert_allcloseque ahora es mi favorito, ya que nos permite especificar tanto el error absoluto como el relativo y no requiere redondeo decimal como criterio de cercanía.

— Josef
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¿Cómo interactúa esto con unittest? Creo que algunas palabras al respecto serían útiles.

— Ramon Martinez

Nunca uso unittest. Sin embargo, funciona muy bien con las pruebas de nariz que utilizan los modelos numpy, scipy y stats. Simplemente use las afirmaciones dentro de una función o método de prueba.

— Josef

Esto no verifica que los dos argumentos sean matrices numpy. Por ejemplo, tendría éxito en una matriz y una lista. Para las pruebas, podría ser útil verificar que en realidad se trata de matrices, pero supongo que sería necesario verificar manualmente el tipo.

— máximo

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@RamonMartinez assert_allclose parece jugar bien con unittest :)

— kotakotakota

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@RamonMartinez si usa Python, unittestpuede usarlo, self.assertIsNone(np.testing.assert_array_equal(a, b))ya que devuelve Nonesi las matrices son iguales.

— mjkrause

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Creo que se (arr1 == arr2).all()ve bastante bien. Pero podrías usar:

numpy.allclose(arr1, arr2)

pero no es exactamente lo mismo.

Una alternativa, casi la misma que su ejemplo es:

numpy.alltrue(arr1 == arr2)

Tenga en cuenta que scipy.array es en realidad una referencia numpy.array. Eso hace que sea más fácil encontrar la documentación.

— SiggyF
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Encuentro que usar self.assertEqual(arr1.tolist(), arr2.tolist()) es la forma más fácil de comparar matrices con unittest.

Estoy de acuerdo en que no es la solución más bonita y probablemente no sea la más rápida, pero probablemente sea más uniforme con el resto de sus casos de prueba, obtiene toda la descripción del error de la prueba unitaria y es realmente simple de implementar.

— asimoneau
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Tenga en cuenta que esto no funcionará bien np.nan, ya que np.nan != np.nanel self.assertEqualintento no podrá dar cuenta de eso.

— blacksite

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Desde Python 3.2 puedes usar assertSequenceEqual(array1.tolist(), array2.tolist()).

Esto tiene el valor agregado de mostrarle los elementos exactos en los que difieren las matrices.

— HagaiH
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Desafortunadamente, no funciona bien cuando las matrices son de floattipo. Realmente lo necesitamosassertSequenceAlmostEqual

— grwlf

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En mis pruebas uso esto:

try:
    numpy.testing.assert_array_equal(arr1, arr2)
    res = True
except AssertionError as err:
    res = False
    print (err)
self.assertTrue(res)

— Usuario de Edo1419293
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np.linalg.norm(arr1 - arr2) < 1e-6

— Schiebermc
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Agregue un poco de contexto

— Tobias Wilfert