为什么assertAlmostEqual(-inf,-inf)失败？

Question

Numpy的log方法在计算log(0)时会返回一个负无穷大（-inf）。这个值是可以进行比较的：

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

在单元测试中，下面的代码运行得很好：

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

但是这段代码就失败了：

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

为什么会出现这样的情况？这是个bug还是故意这样设计的？如果是故意的，我该如何检查两个浮点数值是否几乎相等，并且在处理负无穷大时也能正确工作呢？

Answer 1

我想说，负无穷大和负无穷大之间的差别可以达到正无穷大。所以，它们其实并不是“几乎相等”。

如果你想忽略这个特殊情况，那么下面这样的东西可能会对你有用：

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

Answer 2

无穷大（Inf）和任何有限值之间的差别要么是无穷大，要么是负无穷大。这是IEEE754标准的一部分。因为assertAlmostEqual这个函数是通过减法来比较的，所以就能解释它的表现。

下面是Intel x86文档中关于FSUB的相关表格：

要解决你的问题，你需要特别处理无穷大的情况。

Answer 3

根据unittest的文档，assertAlmostEqual(a, b) 默认情况下是等同于 round(a-b, 7) == 0。所以在你的情况下：

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

这就解释了为什么你的测试失败了。

要让它正常工作，可以使用unittest2，这里有一个例子：

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

注意：在unittest2中，assertAlmostEqual() 首先会检查两个对象是否相等，如果相等，结果就是相等；如果不相等，就会进行“魔法处理”（几乎相等），这就是它能工作的原因。它在新的Python版本（2.7及以上）中也应该能正常工作，因为大多数新版本都实现了unittest2的功能（我不太确定，因为我在工作站上没有安装Python 2.7及以上的版本）。

希望这对你有帮助 :)