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。