断言numpy.array相等的最佳方法？

我想为我的应用程序做一些单元测试，并且需要比较两个数组。由于array.__eq__返回一个新数组（因此TestCase.assertEqual失败），为相等性断言的最佳方法是什么？

目前我正在使用

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

但我不是很喜欢

在中检出assert函数numpy.testing，例如

assert_array_equal

对于浮点数组，相等性测试可能会失败，并且 assert_almost_equal更加可靠。

更新

之前获得了一些版本的numpy assert_allclose，现在它是我的最爱，因为它允许我们指定绝对误差和相对误差，并且不需要十进制舍入作为接近度标准。

我觉得(arr1 == arr2).all()很好看。但是您可以使用：

numpy.allclose(arr1, arr2)

但是不完全一样。

与您的示例几乎相同的替代方法是：

numpy.alltrue(arr1 == arr2)

请注意，scipy.array实际上是一个引用numpy.array。这样可以更轻松地找到文档。

我发现使用 self.assertEqual(arr1.tolist(), arr2.tolist()) 是比较数组与unittest的最简单方法。

我同意这不是最漂亮的解决方案，并且可能不是最快的解决方案，但是与其余测试用例相比，它可能更统一，您可以获得所有unittest错误描述，并且实现起来非常简单。

从Python 3.2开始，您可以使用assertSequenceEqual(array1.tolist(), array2.tolist())。

这具有向您显示数组不同的确切项目的附加价值。

在我的测试中，我使用以下代码：

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