为什么assertAlmostEqual(-inf，-inf)会失败？

Question

Numpy的log方法给出了log(0)的-inf。该值具有可比性：

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

现在，在单元测试中，以下代码可以正常工作：

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

但这失败了：

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

为什么会有这样的行为？这是一个bug还是有意为之？如果需要的话，我如何检查两个浮点值是否几乎相等，并且在-inf下也能正常工作？

Answer 1

在unittest的文档中，默认情况下assertAlmostEqual(a, b)等同于round(a-b, 7) == 0。因此，在您的情况下，您需要：

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。

为了让它工作，使用unittest2，下面是一个例子：

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

注:在unittest2 assertAlmostEqual()中，首先测试两个对象是否相等，如果是，则结果为是，否则使用魔法(几乎相等)，这就是为什么它有效。它也应该可以在新的python版本(2.7 >)中工作，因为它们中的大多数都实现了unittest2功能(我不确定这一点，因为我的工作站中没有Python2.7>)。

希望这能有所帮助:)

Answer 2

Inf和任何有限值之间的差异不是Inf就是-Inf。这是IEEE754规范的一部分。由于assertAlmostEqual使用减法，这可以解释这种行为。

以下是英特尔x86 FSUB文档中的相关表：

​

​

为了解决你的问题，你需要Inf的特殊情况处理。

Answer 3

我要说的是，-∞和-∞之间的区别可以和∞一样大。因此，它们并不是真正的“几乎相等”。

如果您想忽略这种特殊情况，那么下面这样的代码可能会很有用：

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