Ответ 1
Листинг из строки с помощью float()
:
>>> float('NaN')
nan
>>> float('Inf')
inf
>>> -float('Inf')
-inf
>>> float('Inf') == float('Inf')
True
>>> float('Inf') == 1
False
Можно ли установить элемент массива в NaN
в Python?
Кроме того, можно ли установить переменную в +/- бесконечность? Если да, существует ли какая-либо функция для проверки того, является ли число бесконечным или нет?
Листинг из строки с помощью float()
:
>>> float('NaN')
nan
>>> float('Inf')
inf
>>> -float('Inf')
-inf
>>> float('Inf') == float('Inf')
True
>>> float('Inf') == 1
False
Да, вы можете использовать numpy
для этого.
import numpy as np
a = arange(3,dtype=float)
a[0] = np.nan
a[1] = np.inf
a[2] = -np.inf
a # is now [nan,inf,-inf]
np.isnan(a[0]) # True
np.isinf(a[1]) # True
np.isinf(a[2]) # True
Можно ли установить число в NaN или бесконечность?
Да, на самом деле есть несколько способов. Некоторые из них работают без какого-либо импорта, в то время как другие требуют import
, однако для этого ответа я ограничу библиотеки в обзоре стандартной библиотекой и NumPy (который не является стандартной библиотекой, а очень распространенной сторонней библиотекой).
В следующей таблице приведены способы, как можно создать не-а-номер или положительный или отрицательный пейзажный float
:
╒══════════╤══════════════╤════════════════════╤════════════════════╕
│ module │ NaN │ Infinity │ -Infinity │
╞══════════╪══════════════╪════════════════════╪════════════════════╡
│ built-in │ float("nan") │ float("inf") │ -float("inf") │
│ │ │ float("infinity") │ -float("infinity") │
│ │ │ float("+inf") │ float("-inf") │
│ │ │ float("+infinity") │ float("-infinity") │
├──────────┼──────────────┼────────────────────┼────────────────────┤
│ math │ math.nan │ math.inf │ -math.inf │
├──────────┼──────────────┼────────────────────┼────────────────────┤
│ cmath │ cmath.nan │ cmath.inf │ -cmath.inf │
├──────────┼──────────────┼────────────────────┼────────────────────┤
│ numpy │ numpy.nan │ numpy.PINF │ numpy.NINF │
│ │ numpy.NaN │ numpy.inf │ -numpy.inf │
│ │ numpy.NAN │ numpy.infty │ -numpy.infty │
│ │ │ numpy.Inf │ -numpy.Inf │
│ │ │ numpy.Infinity │ -numpy.Infinity │
╘══════════╧══════════════╧════════════════════╧════════════════════╛
Пара замечаний к столу:
float
фактически нечувствителен к регистру, поэтому вы также можете использовать float("NaN")
или float("InFiNiTy")
.cmath
и numpy
возвращают простые объекты с float
Python.numpy.NINF
- фактически единственная известная мне константа, для которой не требуется -
. Можно создать комплекс NaN и Infinity с complex
и cmath
:
╒══════════╤════════════════╤═════════════════╤═════════════════════╤══════════════════════╕
│ module │ NaN+0j │ 0+NaNj │ Inf+0j │ 0+Infj │
╞══════════╪════════════════╪═════════════════╪═════════════════════╪══════════════════════╡
│ built-in │ complex("nan") │ complex("nanj") │ complex("inf") │ complex("infj") │
│ │ │ │ complex("infinity") │ complex("infinityj") │
├──────────┼────────────────┼─────────────────┼─────────────────────┼──────────────────────┤
│ cmath │ cmath.nan │ cmath.nanj │ cmath.inf │ cmath.infj │
╘══════════╧════════════════╧═════════════════╧═════════════════════╧══════════════════════╛
Есть ли функция, чтобы проверить, является ли число бесконечностью или нет?
Да, есть - на самом деле есть несколько функций для NaN, Infinity и ни Nan, ни Inf. Однако эти предопределенные функции не являются встроенными, они всегда требуют import
:
╒══════════╤═════════════╤════════════════╤════════════════════╕
│ module │ NaN │ Infinity or │ not NaN and │
│ │ │ -Infinity │ not Infinity and │
│ │ │ │ not -Infinity │
╞══════════╪═════════════╪════════════════╪════════════════════╡
│ math │ math.isnan │ math.isinf │ math.isfinite │
├──────────┼─────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ cmath │ cmath.isnan │ cmath.isinf │ cmath.isfinite │
├──────────┼─────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ numpy │ numpy.isnan │ numpy.isinf │ numpy.isfinite │
╘══════════╧═════════════╧════════════════╧════════════════════╛
Опять пара замечаний:
cmath
и numpy
также работают для сложных объектов, они проверят, является ли действительная или мнимая часть NaN или Infinity.numpy
функции также работают для numpy
массивов и всего, что может быть преобразовано в один (например, списки, кортежи и т.д.)numpy.isposinf
и numpy.isneginf
.NaN
(но не только NaN, он также соответствует None
и NaT
)Несмотря на то, что нет встроенных функций, было бы легко создать их самостоятельно (здесь я пренебрег проверкой типов и документацией):
def isnan(value):
return value != value # NaN is not equal to anything, not even itself
infinity = float("infinity")
def isinf(value):
return abs(value) == infinity
def isfinite(value):
return not (isnan(value) or isinf(value))
Подводя итоги ожидаемых результатов для этих функций (при условии, что ввод является плавающим):
╒════════════════╤═══════╤════════════╤═════════════╤══════════════════╕
│ input │ NaN │ Infinity │ -Infinity │ something else │
│ function │ │ │ │ │
╞════════════════╪═══════╪════════════╪═════════════╪══════════════════╡
│ isnan │ True │ False │ False │ False │
├────────────────┼───────┼────────────┼─────────────┼──────────────────┤
│ isinf │ False │ True │ True │ False │
├────────────────┼───────┼────────────┼─────────────┼──────────────────┤
│ isfinite │ False │ False │ False │ True │
╘════════════════╧═══════╧════════════╧═════════════╧══════════════════╛
Можно ли установить элемент массива в NaN в Python?
В списке это не проблема, вы всегда можете включить туда NaN (или Infinity):
>>> [math.nan, math.inf, -math.inf, 1] # python list
[nan, inf, -inf, 1]
Однако, если вы хотите включить его в array
(например, array.array
или numpy.array
), тогда тип массива должен быть float
или complex
потому что в противном случае он попытается уменьшить его до типа массива!
>>> import numpy as np
>>> float_numpy_array = np.array([0., 0., 0.], dtype=float)
>>> float_numpy_array[0] = float("nan")
>>> float_numpy_array
array([nan, 0., 0.])
>>> import array
>>> float_array = array.array('d', [0, 0, 0])
>>> float_array[0] = float("nan")
>>> float_array
array('d', [nan, 0.0, 0.0])
>>> integer_numpy_array = np.array([0, 0, 0], dtype=int)
>>> integer_numpy_array[0] = float("nan")
ValueError: cannot convert float NaN to integer
При использовании Python 2.4 попробуйте
inf = float("9e999")
nan = inf - inf
Я столкнулся с проблемой, когда я портировал simplejson на встроенное устройство, которое запускало Python 2.4, float("9e999")
исправил его. Не используйте inf = 9e999
, вам нужно преобразовать его из строки.
-inf
дает -Infinity
.