空记录数组的Unittest相等

Question

我注意到以下unittest.TestCase断言失败，我想知道如何正确比较空重组：

失败：

self.assertEqual(
    np.array(
        [],
        dtype=[
            ('time', 'datetime64[ns]'),
            ('end_time', int)
        ]
    ).view(np.recarray),
    np.array(
        [],
        dtype=[
            ('time', 'datetime64[ns]'),
            ('end_time', int)
        ]
    ).view(np.recarray)
)

经过：

self.assertEqual(
    np.array(
        [(1,1)],
        dtype=[
            ('time', 'datetime64[ns]'),
            ('end_time', int)
        ]
    ).view(np.recarray),
    np.array(
        [(1,1)],
        dtype=[
            ('time', 'datetime64[ns]'),
            ('end_time', int)
        ]
    ).view(np.recarray)
)

这是一个错误还是我在这里做错了什么？

Answer 1

我只能假设unittest.TestCase.assertEqual使用__eq__方法，它在numpy.ndarray对象中实现了元素相等。 因此，在两个空数组上使用==返回一个空的布尔数组，这是一个假的 ：

>>> arr1
rec.array([],
          dtype=[('time', '<M8[ns]'), ('end_time', '<i8')])
>>> arr2
rec.array([],
          dtype=[('time', '<M8[ns]'), ('end_time', '<i8')])
>>> bool(arr1 == arr2)
False

现在，在第二种情况下，您正在处理另一个特殊情况，即形状数组(1,) ，这是两个具有单个元素的记录数组上元素相等的结果。 基本上，在具有单个项的数组的情况下，真实性是元素的真实性：

>>> bool(np.array([1]))
True
>>> bool(np.array([0]))
False
>>> bool(np.array([{}]))
False
>>> bool(np.array([{'a':1}]))
True
>>> bool(np.array([object()]))
True

所以，使用你的数组：

>>> arr3 = np.array(
...         [(1,1)],
...         dtype=[
...             ('time', 'datetime64[ns]'),
...             ('end_time', int)
...         ]
...     ).view(np.recarray)
>>> arr4 = np.array(
...         [(1,1)],
...         dtype=[
...             ('time', 'datetime64[ns]'),
...             ('end_time', int)
...         ]
...     ).view(np.recarray)
>>> arr3.size, arr4.size
(1, 1)
>>> arr3 == arr4
rec.array([ True],
          dtype=bool)
>>> bool(arr3 == arr4)
True

请注意，在结果数组的.size大于1的任何情况下，如果您尝试评估真值，则会出现此臭名昭着的错误，因此：

>>> np.array([1, 1]) == np.array([1, 1])
array([ True,  True], dtype=bool)
>>> bool(np.array([1, 1]) == np.array([1, 1]))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
>>>

Answer 2

@ juanpa.arrivillaga是对的。 但另外您应该注意，最好使用numpy.testing模块对NumPy阵列进行测试。 例如：

np.testing.assert_equal(
    np.array(
        [],
        dtype=[
            ('time', 'datetime64[ns]'),
            ('end_time', int)
        ]
    ).view(np.recarray),
    np.array(
        [],
        dtype=[
            ('time', 'datetime64[ns]'),
            ('end_time', int)
        ]
    ).view(np.recarray)
)