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python - 在 unittest 中比较(断言相等)两个包含 numpy 数组的复杂数据结构

coder 2023-05-25 原文

我使用 Python 的 unittest 模块，想检查两个复杂的数据结构是否相等。对象可以是具有各种值的字典列表:数字、字符串、Python 容器(列表/元组/字典)和 numpy 数组。后者是问这个问题的原因，因为我不能这样做

self.assertEqual(big_struct1, big_struct2)

因为它会产生一个

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
Use a.any() or a.all()

我想我需要为此编写自己的相等测试。它应该适用于任意结构。我目前的想法是一个递归函数:

  • 尝试将arg1的当前“节点”与arg2的对应节点直接比较；
  • 如果没有引发异常，则继续(“终端”节点/叶子也在此处处理)；
  • 如果 ValueError 被捕获，则继续深入，直到找到 numpy.array;
  • 比较数组(例如 like this)。

似乎有点问题的是跟踪两个结构的“对应”节点，但也许 zip 就是我所需要的。

问题是:有没有比这种方法更好(更简单)的替代方法？也许 numpy 提供了一些工具？如果没有建议替代方案，我将实现这个想法(除非我有更好的想法)并发布作为答案。

附:我有一种模糊的感觉，我可能已经看到了解决这个问题的问题，但我现在找不到。

附言另一种方法是遍历结构并将所有 numpy.array 转换为列表的函数，但这更容易实现吗？在我看来是一样的。

编辑: 子类化 numpy.ndarray 听起来很有希望，但显然我没有将比较的双方都硬编码到测试中。不过，其中一个确实是硬编码的，所以我可以:

  • 用 numpy.array 的自定义子类填充它；
  • 在 jterrace's answer 中将 isinstance(other, SaneEqualityArray) 更改为 isinstance(other, np.ndarray) ;
  • 在比较中始终将其用作 LHS。

我在这方面的问题是:

  1. 它会起作用吗(我的意思是，这听起来不错，但可能无法正确处理一些棘手的边缘情况)？在递归相等检查中，我的自定义对象是否总是以 LHS 结尾，正如我所料？
  2. 再一次，有没有更好的方法(假设我得到了至少一个具有真正 numpy 数组的结构)。

编辑 2:我试过了，(看似)有效的实现在 this answer 中显示.

最佳答案

本来想评论的，但是太长了...

有趣的是，您不能使用 == 来测试数组是否相同，我建议您使用 np.testing.assert_array_equal而是。

  1. 检查数据类型、形状等，
  2. 对于 (float('nan') == float('nan')) == False(普通 python 序列 == 有一个更有趣的方式来忽略这个有时，因为它使用 PyObject_RichCompareBool 来进行(对于不正确的 NaN)is 快速检查(用于测试当然是完美的)...
  3. 还有 assert_allclose，因为如果您进行实际计算，浮点相等会变得非常棘手，并且您通常希望 几乎 相同的值，因为这些值可能取决于硬件或者可能是随机的，具体取决于您对它们的处理方式。

如果您想要这种疯狂嵌套的东西，我几乎建议您尝试使用 pickle 对其进行序列化，但这过于严格(然后第 3 点当然完全被破坏了)，例如，您的数组的内存布局无关紧要，但是对其序列化很重要。

关于python - 在 unittest 中比较(断言相等)两个包含 numpy 数组的复杂数据结构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14246983/

中比unittestcodestronglipythonunit-testingnumpy

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