NumPy 1.14 - numpy.testing.assert_array_less()

numpy.testing.assert_array_less




numpy

numpy.testing.assert_array_less

numpy.testing.assert_array_less(x, y, err_msg='', verbose=True) [source]

यदि दो array_like वस्तुओं से कम का आदेश नहीं दिया जाता है, तो एक जोर देता है।

दो array_like वस्तुओं को देखते हुए, जांच लें कि आकार समान है और पहली वस्तु के सभी तत्व दूसरी वस्तु की तुलना में कड़ाई से छोटे हैं। एक अपवाद आकार बेमेल या गलत तरीके से दिए गए मानों पर उठाया जाता है। यदि किसी वस्तु में शून्य आयाम है तो आकार बेमेल नहीं बढ़ाता है। संख्यात्मक में मानक उपयोग के विपरीत, NaN की तुलना की जाती है, यदि दोनों वस्तुओं में समान पदों पर NaN हो तो कोई जोर नहीं दिया जाता है।

पैरामीटर:

x : array_like

जाँचने की छोटी वस्तु।

y : array_like

तुलना करने वाली बड़ी वस्तु।

इर_मस्ग : स्ट्रिंग

विफलता के मामले में मुद्रित होने वाला त्रुटि संदेश।

क्रिया : बूल

यदि सही है, तो त्रुटि संदेश में परस्पर विरोधी मान जोड़े जाते हैं।

जन्म देती है:

AssertionError

यदि वास्तविक और वांछित वस्तुएं समान नहीं हैं।

यह भी देखें

assert_array_equal
समानता के लिए वस्तुओं का परीक्षण करता है
assert_array_almost_equal
सटीकता के लिए समानता के लिए वस्तुओं का परीक्षण करें

उदाहरण

>>> np.testing.assert_array_less([1.0, 1.0, np.nan], [1.1, 2.0, np.nan])
>>> np.testing.assert_array_less([1.0, 1.0, np.nan], [1, 2.0, np.nan])
...
<type 'exceptions.ValueError'>:
Arrays are not less-ordered
(mismatch 50.0%)
 x: array([  1.,   1.,  NaN])
 y: array([  1.,   2.,  NaN])
>>> np.testing.assert_array_less([1.0, 4.0], 3)
...
<type 'exceptions.ValueError'>:
Arrays are not less-ordered
(mismatch 50.0%)
 x: array([ 1.,  4.])
 y: array(3)
>>> np.testing.assert_array_less([1.0, 2.0, 3.0], [4])
...
<type 'exceptions.ValueError'>:
Arrays are not less-ordered
(shapes (3,), (1,) mismatch)
 x: array([ 1.,  2.,  3.])
 y: array([4])