Python에서 Inf와 Nan의 판단에 대한 자세한 설명

이 글은 Python에서 Inf와 Nan을 판단하는 문제를 주로 소개합니다. 이 글은 이를 자세히 소개하고 있으며 도움이 필요한 친구들은 아래에서 살펴볼 수 있습니다.

파이썬에서는 다음과 같은 방법으로 양수 및 음수 무한대를 표현할 수 있다는 것을 누구나 알고 있습니다.

float("inf") # 正无穷
float("-inf") # 负无穷

inf(infinite)에 0을 곱하면 됩니다. 얻으세요not-a-number(NaN) . 숫자가 무한대를 초과하면 NaN（not a number） 숫자입니다. NaN 숫자에서 지수 부분은 표현 가능한 최대 값으로 FF(단정밀도), 7FF(배정밀도), 7FFF(확장 배정밀도)입니다. NaN 숫자와 무한 숫자의 차이점은 무한 숫자의 유효 부분은 0(확장 배정밀도의 비트 63은 1)이고 NaN 숫자의 유효 부분은 0이 아니라는 점입니다.

먼저 다음 코드를 살펴보겠습니다.

>>> 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

플로트 판정을 아직 ​​시도하지 않은 경우 Python에서 요점이 NaN인지 여부에 관계없이 위의 출력 결과에 확실히 놀랄 것입니다. 우선, 양수 및 음수 무한대와 NaN 자체에 대해 연산을 수행하면 결과는 True입니다. 여기서는 문제가 없는 것 같지만 ==를 연산에 사용하면 결과가 달라지며 NaN이 False가 됩니다. . float를 사용하여 변수를 재정의하고 is 및 ==와 비교하면 결과는 여전히 예상치 못한 것입니다. 이 상황의 이유는 조금 복잡하므로 여기에서는 자세히 설명하지 않겠습니다. 관심이 있으시면 관련 정보를 확인하실 수 있습니다.

Inf 및 Nan 값을 올바르게 결정하려면 수학 모듈의 math.isinf 및 math.isnan 함수를 사용해야 합니다.

>>> 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

이렇게 하면 정확해집니다. 이 주제에 관해 이야기하는 동안 여기에 또 다른 조언이 있습니다. Python에서 객체가 무한대인지 NaN인지 확인하기 위해 is 및 ==를 사용하지 마십시오. 수학 모듈을 순종적으로 사용하십시오. 그렇지 않으면 문제가 생길 것입니다.

물론 판단하는 다른 방법도 있습니다. 아래 예시에서는 NaN을 사용했지만, 혼란을 피하기 위해 여전히 수학 모듈을 사용하는 것이 좋습니다.

객체 자체를 이용해 판단하세요

>>> def isnan(num):
...  return num != num
... 
>>> isnan(float("nan"))
True

numpy의 기능을 활용하세요 module

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

Numpy의 isnan 기능은 전체 목록을 판단할 수도 있습니다:

>>> 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)

여기서 np.isnan 는 해당 위치가 NaN이면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

파이썬에서 Inf와 Nan의 판단에 대한 자세한 설명은 PHP 중국어 홈페이지를 참고해주세요!