NumPy 배열 비교의 미래를 향하여: 새로운 접근 방식과 도전 과제

NumPy 배열 비교를 위한 최적의 단위 테스트 방법

개요:

NumPy 배열 비교는 단위 테스트에서 중요한 부분입니다. 다양한 방법을 사용하여 두 NumPy 배열의 동등성을 확인할 수 있지만, 각 방법마다 장단점이 존재합니다. 이 글에서는 python, unit-testing, numpy와 관련된 "Best way to assert for numpy.array equality ?" 질문에 대한 해답을 제공하며, 다양한 비교 방법과 각 방법의 장단점을 비교 분석합니다.

np.testing.assert_array_equal:

NumPy 배열 비교를 위한 가장 일반적인 방법 중 하나입니다. 두 배열의 크기, 형식, 값이 동일한지를 확인합니다.

장점:

• 간결하고 명확한 문법
• 배열의 모든 요소를 비교
• 불일치 요소에 대한 자세한 정보 제공

단점:

• 성능 저하 가능 (특히 큰 배열)
• 재귀 구조 포함 배열 비교 시 오류 가능성

예시:

import numpy as np
import unittest

class TestArrayEquality(unittest.TestCase):

    def test_equal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        np.testing.assert_array_equal(array1, array2)

    def test_unequal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 4])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_array_equal(array1, array2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

np.allclose:

두 배열의 값이 특정 허용 오차 내에서 동일한지를 확인합니다.

• 근사값 비교 가능
• 큰 배열 비교 시 성능 향상

• 정밀도 손실 가능
• 허용 오차 설정 필요

import numpy as np
import unittest

class TestArrayClose(unittest.TestCase):

    def test_close_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3.01])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        np.testing.assert_allclose(array1, array2, rtol=0.01)

    def test_not_close_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3.1])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_allclose(array1, array2, rtol=0.01)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

직접적인 비교:

두 배열의 크기와 형식을 직접 비교하고, 각 요소를 for 루프를 사용하여 비교합니다.

• 간단하고 명확한 코드
• 특정 요소에 대한 심층적인 제어 가능

• 코드 길어짐
• 일부 NumPy 기능 (예: broadcasting) 지원 불가

import numpy as np
import unittest

class TestDirectComparison(unittest.TestCase):

    def test_equal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        self.assertEqual(array1.shape, array2.shape)
        self.assertEqual(array1.dtype, array2.dtype)
        for i in range(array1.size):
            self.assertEqual(array1[i], array2[i])

    def test_unequal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 4])
        self.assertEqual(array1.shape, array2.shape)
        self.assertEqual(array1.dtype, array2.dtype)
        for i in

예제 코드 (완료)

다음은 앞서 설명한 내용을 바탕으로 작성된 다양한 NumPy 배열 비교 방법을 보여주는 완전한 예제 코드입니다.

np.testing.assert_array_equal 사용

import numpy as np
import unittest

class TestArrayEquality(unittest.TestCase):

    def test_equal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        np.testing.assert_array_equal(array1, array2)

    def test_unequal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 4])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_array_equal(array1, array2)

    def test_unequal_shapes(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_array_equal(array1, array2)

    def test_unequal_dtypes(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)
        array2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_array_equal(array1, array2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

이 코드에서는 np.testing.assert_array_equal 함수를 사용하여 두 배열의 크기, 형식 및 값이 동일한지 확인합니다. test_equal_arrays 테스트는 두 배열이 동일하면 성공하고, test_unequal_arrays 테스트는 두 배열의 값이 다르면 예외를 발생시킵니다. test_unequal_shapes 및 test_unequal_dtypes 테스트는 각각 배열 크기와 데이터 유형이 서로 다를 때 예외를 발생시킵니다.

np.allclose 사용

import numpy as np
import unittest

class TestArrayClose(unittest.TestCase):

    def test_close_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3.01])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        np.testing.assert_allclose(array1, array2, rtol=0.01)

    def test_not_close_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3.1])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_allclose(array1, array2, rtol=0.01)

    def test_close_shapes(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_allclose(array1, array2, rtol=0.01)

    def test_close_dtypes(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)
        array2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
        with self.assertRaises(AssertionError):
            np.testing.assert_allclose(array1, array2, rtol=0.01)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

이 코드에서는 np.allclose 함수를 사용하여 두 배열의 값이 특정 허용 오차 범위 내에서 동일한지 확인합니다. test_close_arrays 테스트는 두 배열이 허용 오차 범위 내에서 근접하면 성공하고, test_not_close_arrays 테스트는 두 배열의 값 차이가 허용 오차 범위를 초과하면 예외를 발생시킵니다. test_close_shapes 및 test_close_dtypes

NumPy 배열 비교를 위한 대체 방법

앞서 언급한 두 가지 주요 방법 외에도 NumPy 배열 비교를 수행하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 대체 방법이 있습니다. 각 방법마다 장단점이 있으며, 상황에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

직접적인 비교:

• 간단하고 명확한 코드 작성 가능
• 특정 요소에 대한 심층적인 제어 가능
• 코드 길어짐
• 일부 NumPy 기능 지원 불가능 (예: broadcasting)

import numpy as np
import unittest

class TestDirectComparison(unittest.TestCase):

    def test_equal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 3])
        self.assertEqual(array1.shape, array2.shape)
        self.assertEqual(array1.dtype, array2.dtype)
        for i in range(array1.size):
            self.assertEqual(array1[i], array2[i])

    def test_unequal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2, 4])
        self.assertEqual(array1.shape, array2.shape)
        self.assertEqual(array1.dtype, array2.dtype)
        for i in range(array1.size):
            self.assertNotEqual(array1[i], array2[i])

    def test_unequal_shapes(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3])
        array2 = np.array([1, 2])
        with self.assertRaises(ValueError):
            self.assertEqual(array1.shape, array2.shape)

    def test_unequal_dtypes(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)
        array2 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
        with self.assertRaises(TypeError):
            self.assertEqual(array1.dtype, array2.dtype)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

pandas.testing.assert_frame_equal 사용 (Pandas 사용 시):

• Pandas DataFrame 비교에 유용
• 여러 열 비교 가능
• NumPy 배열 비교에는 직접 사용 불가능

import pandas as pd
import unittest

class TestDataFrameEquality(unittest.TestCase):

    def test_equal_dataframes(self):
        df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
        df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
        pd.testing.assert_frame_equal(df1, df2)

    def test_unequal_dataframes(self):
        df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c'])
        df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 7]], columns=['a', 'b', 'c'])
        with self.assertRaises(AssertionError):
            pd.testing.assert_frame_equal(df1, df2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

사용자 정의 함수:

• 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 비교 로직 구현 가능
• 코드 복잡성 증가
• 테스트 유지 관리 어려움

def custom_array_comparison(array1, array2, rtol=1e-5):
    if array1.shape != array2.shape:
        return False
    if array1.dtype != array2.dtype:
        return False
    diff = np.abs(array1 - array2)
    return np.max(diff) < rtol

class TestCustomComparison(unittest.TestCase):

    def test_equal_arrays(self):
        array1 = np.array([1, 2, 3.01])
        array2 = np