Pythonのテストでmismatchと表示されることについて

Question

前提・実現したいこと

Pythonでのテストの際に

AssertionError: 
Arrays are not equal

(mismatch 100.0%)
 x: array([[-2.105315, -0.398845, -0.043666,  1.251192, -0.563352,  0.017421],
       [ 0.122981, -0.824078,  0.540356,  0.258143,  1.77509 ,  0.039591],
       [ 0.224042, -0.990399,  0.170226, -1.677845, -0.563352,  0.039758],...
 y: array([[-2.105315, -0.398845, -0.043666,  1.251192, -0.563352,  0.017421],
       [ 0.122981, -0.824078,  0.540356,  0.258143,  1.77509 ,  0.039591],
       [ 0.224042, -0.990399,  0.170226, -1.677845, -0.563352,  0.039758],...

と表示されるのですが，データを見る限り同じに見えます．この現象が発生する原因とその解決方法を知りたいです．

該当のソースコード

こちらはテストデータでない方のコードです．

a = hogehoge()
print(repr(a)) #aはndarray形式

これの出力したものをコピーして

b = hogehoge()
np.testing.assert_array_equal(b, a) #aは上のソースコードを貼り付けた

試したこと

上の代わりに

a = hogehoge()
print(a)

この出力をコピペしたが，

SyntaxError: invalid syntax

と出てくる．

他にもtestする範囲をa[0, :]のように指定して狭くしてみたがうまくいかない．

補足情報

Pythonのヴァージョンは3.6です．また，最終的にはnumpy形式のファイルをどんな場合でもtestできるようにしたいです．

Answer 1

以下のようにassertAlmostEqualを使い,ループをさせてテストをしました．

for i in range(a.shape[0]):
    for j in range(a.shape[1]):
        self.assertAlmostEqual(a[i][j], b[i][j], places=7)

値が小さすぎるのが原因でAlmostEqualでないと無理だったのかもしれない．

Answer 2

numpy.testing.assert_array_almost_equal

上記サイトのサンプルコードをJupyter Notebookで実行してみましたが、全て同じ値ならNoneが戻り、少しでも違うと質問と同じようなエラーが出るようです。

質問にあるサンプルデータも代入してみましたがNoneが戻りますので、質問に書かれていないデータに相違があるのではないでしょうか？

Comments

[退会済みユーザー]

「試してみたこと」の部分を見ていただけると助かります．