mindspore.numpy.isclose

mindspore.numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)[源代码]

返回一个bool类型的Tensor，用于表示两个Tensor在给定的容差范围内是否逐元素相等。容差值为正数，通常是非常小的数字。相对差异（ \(rtol * abs(b)\) ）和绝对差异 atol 相加后，与 a 和 b 的绝对差异进行比较。

说明

对于有限值，isclose使用以下公式来测试两个浮点数是否相等： \(absolute(a - b) <= (atol + rtol * absolute(b))\) 。在Ascend平台上，不支持包含inf或NaN的输入数组。

参数：

a (Union[Tensor, list, tuple]) - 要比较的第一个输入Tensor。
b (Union[Tensor, list, tuple]) - 要比较的第二个输入Tensor。
rtol (numbers.Number，可选) - 相对容差参数（见说明）。默认值： 1e-05 。
atol (numbers.Number，可选) - 绝对容差参数（见说明）。默认值： 1e-08 。
equal_nan (bool，可选) - 是否将 NaN 视为相等。如果为True， a 中的 NaN 在输出Tensor中将被视为与 b 中的 NaN 相等。默认值： False 。

返回：

在给定容差范围内，表示 a 和 b 是否相等的 bool 类型Tensor。

异常：

TypeError - 如果输入参数非上述给定的类型。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> a = np.array([0,1,2,float('inf'),float('inf'),float('nan')])
>>> b = np.array([0,1,-2,float('-inf'),float('inf'),float('nan')])
>>> print(np.isclose(a, b))
[ True  True False False  True False]
>>> print(np.isclose(a, b, equal_nan=True))
[ True  True False False  True  True]