NumPy 1.14 - numpy.ma.allclose()

numpy.ma.allclose




numpy

numpy.ma.allclose

numpy.ma.allclose(a, b, masked_equal=True, rtol=1e-05, atol=1e-08) [source]

यदि दो एरे सहिष्णुता के भीतर तत्व-वार समान हैं तो सही है।

यह फ़ंक्शन allclose बराबर है सिवाय इसके कि नकाबपोश मूल्यों को समान (डिफ़ॉल्ट) या असमान के रूप में माना जाता है, जो masked_equal असमान तर्क पर निर्भर करता है।

पैरामीटर:

a, b : array_like

तुलना करने के लिए इनपुट सरणियाँ।

masked_equal : बूल, वैकल्पिक

क्या a और b में नकाबपोश मूल्यों को समान (सत्य) माना जाता है या नहीं (गलत)। उन्हें डिफ़ॉल्ट रूप से बराबर माना जाता है।

rtol : फ्लोट, वैकल्पिक

सापेक्ष सहिष्णुता। सापेक्ष अंतर rtol * b बराबर है। डिफ़ॉल्ट 1e-5 है।

atol : फ्लोट, वैकल्पिक

पूर्ण सहिष्णुता। पूर्ण अंतर atol बराबर है। डिफ़ॉल्ट 1e-8 है।

यह दिखाता है:

y : बूल

अगर रिटर्न दो सहिष्णुता के भीतर समान है, तो सही है, अन्यथा गलत। यदि किसी भी सरणी में NaN है, तो झूठी लौटा दी जाती है।

यह भी देखें

all , any

numpy.allclose
गैर-नकाबपोश allclose

टिप्पणियाँ

यदि निम्नलिखित समीकरण तत्व-वार सच है, तो allclose सही है:

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

यदि b और b सभी तत्व समान सहिष्णुता के अधीन हैं, तो वापस लौटें।

उदाहरण

>>> a = ma.array([1e10, 1e-7, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> a
masked_array(data = [10000000000.0 1e-07 --],
             mask = [False False  True],
       fill_value = 1e+20)
>>> b = ma.array([1e10, 1e-8, -42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> ma.allclose(a, b)
False
>>> a = ma.array([1e10, 1e-8, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> b = ma.array([1.00001e10, 1e-9, -42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> ma.allclose(a, b)
True
>>> ma.allclose(a, b, masked_equal=False)
False

नकाबपोश मूल्यों की सीधे तुलना नहीं की जाती है।

>>> a = ma.array([1e10, 1e-8, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> b = ma.array([1.00001e10, 1e-9, 42.0], mask=[0, 0, 1])
>>> ma.allclose(a, b)
True
>>> ma.allclose(a, b, masked_equal=False)
False