numpy的assert_array_equal是否验证复杂的NaNs是否完全相等？
numpy的assert_array_equal函数用于比较两个数组是否完全相等，包括元素值和形状。它会检查数组中的每个元素是否相等，并且对于复杂的NaNs（Not a Number）也会进行验证。
复杂的NaNs是指具有实部和虚部的NaN值，它们在计算中可能会出现。assert_array_equal函数会将这些复杂的NaNs视为相等，只要它们的实部和虚部都是NaN。
这个函数在测试和调试代码时非常有用，可以确保数组的值和形状符合预期。如果两个数组不完全相等，assert_array_equal函数会引发一个AssertionError异常，提示数组不相等。
对于验证复杂的NaNs是否完全相等，可以使用assert_array_equal函数进行验证。以下是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建包含复杂NaNs的数组
a = np.array([1 + np.nan*1j, 2 + np.nan*1j])
b = np.array([1 + np.nan*1j, 2 + np.nan*1j])
# 使用assert_array_equal函数验证数组是否相等
np.testing.assert_array_equal(a, b)在这个示例中，我们创建了两个包含复杂NaNs的数组a和b，并使用assert_array_equal函数验证它们是否相等。由于它们的实部和虚部都是NaN，所以它们被认为是相等的，不会引发异常。
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