Python NumPy的allclose怎么用
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摘要： numpy数组及运算扩展库 numpy 是 Python 支持科学计算的重要扩展库，是数据分析和科学计算领域如 scipy、pandas、sklearn 等众多扩展库中必备的扩展库之一，提供了强大的N维数组及其相关的运算、复杂的广播函数、C/C++和Fortran代码集成工具以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。创建数组数组是用来存储若干数据的连续内存空间... ...
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扩展库 numpy 是 Python 支持科学计算的重要扩展库，是数据分析和科学计算领域如 scipy、pandas、sklearn 等众多扩展库中必备的扩展库之一，提供了强大的N维数组及其相关的运算、复杂的广播函数、C/C++和Fortran代码集成工具以及线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能。
数组是用来存储若干数据的连续内存空间，其中的元素一般是相同类型的，例如都是浮点数。数组运算是学习数据分析和机器学习相关算法的重要基础。在我们处理实际数据的时候，总会用到大量的数组运算或者矩阵的运算，这些数据有的是通过文件直接读取的，有的则是根据实际需要生成的，当然还有些数据是实时采集的。
NumPy函数allclose()用于匹配两个数组，输出为布尔值，默认在1e-05的误差范围内。如果两个数组中的项在容忍范围内不相等，则返回False。这是一种检查两个数组是否每个元素都相似的好方法。
其中参数：
a是numpy数组
b是numpy数组
rtol是容许的相对最大误差系数，默认值是1.0e-5，则容许误差为rtol * abs(b)
atol是a和b数组分别求和比较绝对值的差别
equal_nan是是否将缺失值视为相同，默认是False
下面举个具体的例子：
输入：
输入：
输出：
False
原因是rtol=0.1，那么(0.19 - 0.17) > (0.19 * 0.1)
把array1中的0.17改成0.18
输入：
输入：
输出：
True
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