在结构化数组上运行numpy.allclose(a, b)抛出TypeError: invalid type promotion。检查两个结构化数组的内容是否几乎相等的正确方法是什么？
答案 0 :(得分：2)
np.allclose执行np.isclose后跟all()。 isclose针对容差测试abs(x-y)，并为np.nan和np.inf提供住宿。因此它主要用于浮点数和扩展注释。
数组必须与np.isfinite(a)以及a-b和np.abs一起使用。简而言之，a.astype(float)应该适用于您的数组。
这些都不适用于结构化数组的复合dtype。您可以迭代数组的字段，并将其与isclose（或allclose）进行比较。但是您将确保2个数组具有匹配的dtypes，并对不适用于isclose的字段使用其他测试（例如字符串字段）。
所以在简单的情况下
all([np.allclose(a[name], b[name]) for name in a.dtype.names])
应该有用。
如果数组的字段都是相同的数字dtype，则可以将数组视为2d数组，并对这些数组执行allclose。但是，当字段是string，int和float的混合时，通常使用结构化数组。在最常见的情况下，dtypes中存在复合dtypes，需要进行某种递归测试。
import numpy.lib.recfunctions as rf
具有帮助复杂结构化数组操作的功能。
答案 1 :(得分：0)
假设b是标量，您可以遍历a的字段：
all(np.allclose(a[field], b) for field in a.dtype.names)