在unittest中比较(断言相等)两个包含numpy数组的复杂数据结构
我使用Python的unittest模块，希望检查两个复杂数据结构是否相等。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。后者是我问这个问题的原因，因为我不能
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我自己的等价性测试。它应该适用于任意结构。我现在的想法是一个递归函数：
- 尝试将
arg1的当前“节点”与arg2; - if的相应节点进行直接比较，不会引发异常，继续进行(“
numpy.array; - compares”节点/叶子在此处也会被处理)；
- 如果捕获到
ValueError，则继续深入，直到找到数组的末尾(例如like this).
跟踪两个结构的“对应”节点似乎有点问题，但也许我在这里只需要zip。
问题是:有没有好的(更简单的)替代这种方法的方法？也许numpy提供了一些工具来解决这个问题？如果没有其他建议，我会实施这个想法(除非我有更好的想法)，并将其作为答案发布。
附注:我有一种模糊的感觉，我可能看到了一个关于这个问题的问题，但我现在找不到了。
另一种方法是遍历结构并将所有numpy.array转换为列表的函数，但这是否更容易实现？在我看来是一样的。
编辑：子类化numpy.ndarray听起来很有前途，但显然我没有将比较的两方面都硬编码到测试中。不过，其中一个确实是硬编码的，所以我可以：
- always中使用
numpy.array;
- change
isinstance(other, SaneEqualityArray)的自定义子类将其填充到isinstance(other, np.ndarray)中将其用作's answer；
- always中的LHS
我在这方面的问题如下：
- 会工作吗(我的意思是，对我来说听起来不错，但可能一些棘手的边缘情况不会被正确处理)？在递归相等检查中，我的自定义对象是否总是以LHS结束，因为我expect?
- Again，有更好的方法(假设我得到了至少一个具有真实
numpy数组的结构)。
Edit2：我试过了，(看似)工作的实现如this answer所示。
回答 7
Stack Overflow用户
发布于 2013-01-11 19:09:38
因此，jterrace所说明的想法似乎对我来说是可行的，只需稍作修改：
class SaneEqualityArray(np.ndarray):
def __eq__(self, other):
return (isinstance(other, np.ndarray) and self.shape == other.shape and
np.allclose(self, other))正如我所说的，包含这些对象的容器应该在相等检查的左侧。我从现有的numpy.ndarray创建SaneEqualityArray对象，如下所示：
SaneEqualityArray(my_array.shape, my_array.dtype, my_array)根据ndarray构造函数签名：
ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0,
strides=None, order=None)此类在测试套件中定义，仅用于测试目的。相等性检查的RHS是被测试函数返回的实际对象，包含真实的numpy.ndarray对象。
另外，感谢到目前为止发布的两个答案的作者，他们都非常有帮助。如果有人发现这种方法有任何问题，我将非常感谢您的反馈。
Stack Overflow用户
发布于 2013-01-10 10:02:23
可能会评论，但它太长了.
有趣的是，你不能使用==来测试数组是否相同，我建议你改用np.testing.assert_array_equal。
检查数据类型、形状等的
- ，
- 对于
(float('nan') == float('nan')) == False的简单数学运算不会失败(普通的python sequence==有时甚至有一种更有趣的方式忽略这一点，因为它使用PyObject_RichCompareBool进行(对于NaNs不正确的)is快速检查(对于测试，当然python也是assert_allclose，因为如果你进行实际计算，并且你通常想要几乎相同的值，因为这些值可能是硬件相关的，也可能是随机的，具体取决于您如何处理它们。
如果你想要这种疯狂的嵌套，我几乎会建议你尝试用pickle来序列化它，但是这太严格了(第三点当然是完全被打破的)，例如你的数组的内存布局并不重要，但它的序列化才是重要的。
Stack Overflow用户
发布于 2013-01-10 09:07:28
assertEqual函数将调用对象的__eq__方法，对于复杂数据类型应该递归。唯一的例外是numpy，它没有一个合理的__eq__方法。使用numpy subclass from this question，您可以将相等性行为恢复正常：
import copy
import numpy
import unittest
class SaneEqualityArray(numpy.ndarray):
def __eq__(self, other):
return (isinstance(other, SaneEqualityArray) and
self.shape == other.shape and
numpy.ndarray.__eq__(self, other).all())
class TestAsserts(unittest.TestCase):
def testAssert(self):
tests = [
[1, 2],
{'foo': 2},
[2, 'foo', {'d': 4}],
SaneEqualityArray([1, 2]),
{'foo': {'hey': SaneEqualityArray([2, 3])}},
[{'foo': SaneEqualityArray([3, 4]), 'd': {'doo': 3}},
SaneEqualityArray([5, 6]), 34]
]
for t in tests:
self.assertEqual(t, copy.deepcopy(t))
if __name__ == '__main__':
unittest.main()此测试通过。
https://stackoverflow.com/questions/14246983
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