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PythonにおけるInfとNanの判定について詳しく解説

高洛峰
リリース: 2017-02-10 10:02:46
オリジナル
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この記事は主に Python での Inf と Nan の判定の問題を詳しく紹介しており、必要な方は以下を参照してください。

Python では、正と負の無限大が次の方法で表現できることは誰もが知っています:

float("inf") # 正无穷
float("-inf") # 负无穷
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inf(infinite) を使用して 0 を乗算すると、not- が得られます。 a-number(NaN)。数値が無限を超える場合、それは NaN (非数値) 数値になります。 NaN 数値の指数部は、FF (単精度)、7FF (倍精度)、7FFF (拡張倍精度) の表現可能な最大値です。 NaN 数値と無限数値の違いは、無限数値の仮数部は 0 (拡張倍精度のビット 63 は 1) であるのに対し、NaN 数値の仮数部は 0 ではないことです。 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(not a number)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")
>>> inf is inf
True
>>> ninf is ninf
True
>>> nan is nan
True
>>> inf == inf
True
>>> ninf == ninf
True
>>> nan == nan
False
>>> inf is float("inf")
False
>>> ninf is float("-inf")
False
>>> nan is float("nan")
False
>>> inf == float("inf")
True
>>> ninf == float("-inf")
True
>>> nan == float("nan")
False
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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 math.isnan 函数:

>>> import math
>>> 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
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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

>>> def isnan(num):
...  return num != num
... 
>>> isnan(float("nan"))
True
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用 numpy 模块的函数

>>> import numpy as np
>>> 
>>> np.isnan(np.nan)
True
>>> np.isnan(float("nan"))
True
>>> np.isnan(float("inf"))
False
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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)
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这里的 np.isnan

まず次のコードを見てみましょう:

🎜rrreee🎜🎜🎜 Python で浮動小数点数が NaN であるかどうかを判断したことがない場合は、間違いなく驚くでしょう。上記の出力。まず、正負の無限大と NaN 自体を演算する場合は、結果は True になりますが、== を使用して演算すると、結果は異なり、NaN は False になります。 。 float を使用して変数を再定義し、それらを is および == と比較しても、結果は依然として予期せぬものになります。この状況の理由は少し複雑なので、ここでは詳しく説明しません。興味がある場合は、関連情報を確認してください。 🎜🎜 Inf と Nan の値を正しく判断したい場合は、math モジュールの math.isinf 関数と math.isnan 関数を使用する必要があります: 🎜🎜🎜rrreee🎜 🎜🎜 これは正確です。本題に入るついでに、もう 1 つのアドバイスをしておきます。Python では、オブジェクトが無限か NaN かを判断するために is と == を使用しないでください。素直に数学モジュールを使用してください。そうしないと、問題が発生します。 🎜🎜 もちろん、他の判断方法もあります。以下では NaN を例として使用しますが、混乱を避けるためにも数学モジュールを使用することをお勧めします。 🎜🎜オブジェクト自体で判断する
🎜🎜🎜rrreee🎜🎜🎜numpy モジュールの関数を使用する
🎜🎜🎜rrreee🎜🎜 🎜Numpy の isnan 関数はリスト全体を判断することもできます: 🎜🎜🎜rrreee🎜🎜🎜ここで np.isnan は、対応する位置が NaN の場合、ブール値の配列を返します。それ以外の場合は False を返します。 🎜🎜PythonにおけるInfとNanの判定についてのより詳しい説明は、PHPの中国語サイトに注目してください! 🎜
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ソース:php.cn
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