Numpy的log方法为log(0)提供-inf.这个值是可比的：

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

现在在单元测试中,以下工作正常：

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

但这失败了：

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

为什么这样的行为？这是一个错误还是打算？如果打算,如何检查两个浮点值几乎相等,也正确地为-inf工作？

解决方法:

从单元测试的文档assertAlmostEqual(a, b)默认相当于round(a-b,7)== 0.所以在你的情况下你有：

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.

为了使它工作使用unittest2这里是一个例子：

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

N.B：在unittest2中,assertAlmostEqual()首先测试两个对象是否相等,如果是,所以结果为yes,否则做魔术(几乎相等),这就是它工作的原因.它也应该在新的python版本(2.7>)中工作,因为它们中的大多数都实现了unittest2功能(我不确定这个,因为我的工作站中没有python 2.7>).

希望这可以帮助:)