如果你想专门使用NumPy测试，那么你可以使用numpy.testing.assert_array_equal和numpy.testing.assert_raiss来获得相反的结果。

assert_raises(AssertionError, assert_array_equal, array_1, array_2)

还有numpy.testing.utils.assert_array_compare（它被numpy.testing.assert_array_equal使用），但是我没有看到它的文档，所以要小心使用。这个将检查每个元素是否不同，所以我猜这不是你的用例：

import operator

assert_array_compare(operator.__ne__, array_1, array_2)

我不认为NumPy测试框架中有任何直接内置的东西，但您可以用途：

np.any(np.not_equal(a1,a2))

并使用内置单元测试框架Asserttrue或使用NumPy检查assert_equal到True，例如

np.testing.assert_equal(np.any(np.not_equal(a,a)), True)

不知道为什么这还没有被张贴，可能是我没有正确理解的问题，但关于：

assert not np.array_equal(array1 , array2)

有什么原因让你想把它单独放在numpy的测试模块里吗？

@Eswcvlad答案的语法更简洁：

import numpy as np

with np.testing.assert_raises(AssertionError):
    np.testing.assert_array_equal(expected, actual)

也许你通常想测试某个值是否几乎相等（考虑到小数精度），因此在某些情况下想测试某个值是否不几乎相等。基于@Mikhail answer（也使用pytest. raiss），可以给予：

import numpy as np
import pytest
 
with pytest.raises(AssertionError):
   np.testing.assert_almost_equal(...)

改进可接受的answer，我们可以使assert_array_not_equal如下

from numpy.testing import assert_array_equal, assert_raises

def assert_array_not_equal(x, y):
    return assert_raises(AssertionError, assert_array_equal, x, y)