为什么assertAlmostEqual（-inf，-inf）失败？

Question

Numpy的log方法为log（0）提供了-inf。这个值是可比的：

>>> np.log(0) == np.log(0)
True

现在在单元测试中，以下工作正常：

self.assertEqual(np.log(0),np.log(0))

但这失败了：

self.assertAlmostEqual(np.log(0),np.log(0))

为什么这样的行为？这是一个错误还是打算？如果打算，如何检查两个浮点值几乎相等，也正确地为-inf？

工作

Answer 1

单位测试文档assertAlmostEqual(a, b)默认等效于round(a-b, 7) == 0。所以在你的情况下你有：

In [8]: np.log(0) - np.log(0)
Out[8]: nan

In [9]: round(np.log(0) - np.log(0), 7)
Out[9]: nan

In [11]: np.nan == 0
Out[11]: False

这解释了为什么你的测试失败了。

为了使它工作，请使用unittest2这里有一个例子：

import unittest2
import numpy as np

class Test_Assertions(unittest2.TestCase):
    def test_float_inf(self):
        self.assertAlmostEqual(float('inf'), float('inf'))

    def test_numpy_inf(self):
        self.assertAlmostEqual(np.log(0),np.log(0))


unittest2.main()

输出：

..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s

OK

N.B：在unittest2中assertAlmostEqual()首先测试两个对象是否相等，如果是，那么结果为是，否则做魔术（几乎相等），这就是它起作用的原因。它也应该在新的python版本（2.7＆gt;）中工作，因为它们中的大多数都实现了unittest2功能（我不确定这个，因为我的工作站中没有python 2.7＆gt;）。

希望这可以帮助:)

Answer 2

Inf和任何有限值之间的差异是Inf或-Inf。这是IEEE754规范的一部分。由于assertAlmostEqual使用减法，因此可以解释行为。

以下是FSUB的英特尔x86文档中的相关表格：

要解决您的问题，您需要为Inf。

进行特殊处理

Answer 3

我会说-∞和-∞之间的差异可能与∞一样多。因此，它们并非“几乎相等”。

如果你想忽略这种特殊情况，那么这样的事情可能会有用：

if valueA != valueB:
  self.assertAlmostEqual(valueA, valueB)