关于Python中Inf与Nan的判断问题详解
大家都知道在Python中可以用如下方式表示正负无穷：
float("inf")#正无穷
float("-inf")#负无穷
利用inf(infinite)乘以0会得到not-a-number(NaN)。如果一个数超出infinite，那就是一个NaN（notanumber）数。在NaN数中，它的exponent部分为可表达的最大值，即FF（单精度）、7FF（双精度）和7FFF（扩展双精度）。NaN数与infinite数的区别是：infinite数的significand部分为0值（扩展双精度的bit63位为1）；而NaN数的significand部分不为0值。
我们先看看如下的代码：
>>>inf=float("inf")
>>>ninf=float("-inf")
>>>nan=float("nan")
>>>infisinf
True
>>>ninfisninf
True
>>>nanisnan
True
>>>inf==inf
True
>>>ninf==ninf
True
>>>nan==nan
False
>>>infisfloat("inf")
False
>>>ninfisfloat("-inf")
False
>>>nanisfloat("nan")
False
>>>inf==float("inf")
True
>>>ninf==float("-inf")
True
>>>nan==float("nan")
False
如果你没有尝试过在Python中判断一个浮点数是否为NaN，对以上的输出结果肯定会感到诧异。首先，对于正负无穷和NaN自身与自身用is操作，结果都是True，这里好像没有什么问题；但是如果用==操作，结果却不一样了，NaN这时变成了False。如果分别用float重新定义一个变量来与它们再用is和==比较，结果仍然出人意料。出现这种情况的原因稍稍有些复杂，这里就不赘术了，感兴趣可以查阅相关资料。
如果你希望正确的判断Inf和Nan值，那么你应该使用math模块的math.isinf和math.isnan函数：
>>>importmath
>>>math.isinf(inf)
True
>>>math.isinf(ninf)
True
>>>math.isnan(nan)
True
>>>math.isinf(float("inf"))
True
>>>math.isinf(float("-inf"))
True
>>>math.isnan(float("nan"))
True
这样便准确无误了。既然我在谈论这个问题，就是再忠告：不要在Python中试图用is和==来判断一个对象是否是正负无穷或者NaN。你就乖乖的用math模块吧，否则就是引火烧身。
当然也有别的方法来作判断，以下用NaN来举例，但仍然推荐用math模块，免得把自己弄糊涂。
用对象自身判断自己
>>>defisnan(num):
...returnnum!=num
...
>>>isnan(float("nan"))
True
用numpy模块的函数
>>>importnumpyasnp
>>>
>>>np.isnan(np.nan)
True
>>>np.isnan(float("nan"))
True
>>>np.isnan(float("inf"))
False
Numpy的isnan函数还可以对整个list进行判断：
>>>lst=[1,float("nan"),2,3,np.nan,float("-inf"),4,np.nan]
>>>lst
[1,nan,2,3,nan,-inf,4,nan]
>>>np.isnan(lst)
array([False,True,False,False,True,False,False,True],dtype=bool)
这里的np.isnan返回布尔值数组，如果对应位置为NaN，返回True，否则返回False。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。