Numpy isclose()函数的作用是比较两个数组或标量中的元素是否接近，根据公差和绝对误差，返回一个布尔值的值。这个函数在进行数值计算时非常有用，因为由于舍入误差或计算误差，我们可能无法使用相等操作符来判断两个值是否相等，这个函数可以避免误差造成的不必要的错误。
该函数的方法如下：
numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)
参数解析：
该函数返回的结果是一个布尔数组，表示两个数是否在误差范围内相等。即，如果两个数的相对或绝对误差小于或等于指定的公差，则返回True，否则返回False。
下面我们将通过两个示例来说明该函数的使用方法：
在以下示例中，我们将使用isclose函数比较两个数组，其中一个数组包含NaN值。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])
b = np.array([1.00001, 2.00002, 3.00003, 4.00004, np.nan])
c = np.isclose(a, b, rtol=1e-5, atol=1e-8, equal_nan=True)
print(c)输出结果如下：
[ True True True True True]
解析：
我们可以看到，在这种情况下，我们将isclose函数中的equal_nan参数设置为True，因此该函数将所有NaN值视为相等。因此，c数组的所有元素都为True，并且两个数组相等。
在以下示例中，我们使用isclose函数比较两个数组，其中一个数组包含相同的元素，但它们在精度上有所不同。
import numpy as np
a = np.array([1.0001, 2.0002, 3.0003, 4.0004])
b = np.array([1.00011, 2.00021, 3.00031, 4.00041])
c = np.isclose(a, b, rtol=1e-5, atol=1e-8, equal_nan=False)
print(c)输出结果如下：
[ True True True True]
解析：
我们可以看到，尽管两个数组中的元素在精度上略有不同，但由于相对和绝对误差均小于指定的公差，因此isclose函数认为这两个数组中的元素是相等的。因此，c数组的所有元素都为True，并且两个数组相等。
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