numpy.isclose（a，b，rtol = 1e-05，atol = 1e-08，equal_nan = False ）[源代码] ¶返回一个布尔数组，其中两个数组在公差范围内按元素方式相等。
公差值是正的，通常很小。将相对差（rtol * abs（b））和绝对差 atol相加，以与a和b之间的绝对差进行比较。
警告
默认的atol不适用于比较比1小得多的数字（请参阅“注释”）。
输入数组进行比较。
相对公差参数（请参见注释）。
绝对公差参数（请参阅注释）。
是否将NaN相等。如果为True，NaN的在一个将被视为在等于NaN的b输出数组英寸
返回一个布尔数组，其中a和b在给定的公差范围内相等。如果a和b均为标量，则返回单个布尔值。
也可以看看
笔记
1.7.0版中的新功能。
对于有限值，isclose使用以下公式测试两个浮点值是否相等。
绝对（a - b）<=（atol + rtol *绝对（b））
与内置math.isclose函数不同，上述方程式在a和b中不对称–假定b是参考值–因此
isclose（a，b）可能与isclose（b，a）不同。此外，atol的默认值不为零，并且用于确定应将哪些较小的值视为接近零。默认值适用于阶数为1的期望值：如果期望值明显小于1，则可能导致误报。
应该仔细选择atol作为手边的用例。如果a或b为atol的零值将导致False 是零。
例子
>>> np.isclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8])
array([ True, False])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9])
array([ True, True])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9])
array([False, True])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan])
array([ True, False])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan], equal_nan=True)
array([ True, True])
>>> np.isclose([1e-8, 1e-7], [0.0, 0.0])
array([ True, False])
>>> np.isclose([1e-100, 1e-7], [0.0, 0.0], atol=0.0)
array([False, False])
>>> np.isclose([1e-10, 1e-10], [1e-20, 0.0])
array([ True, True])
>>> np.isclose([1e-10, 1e-10], [1e-20, 0.999999e-10], atol=0.0)
array([False, True])