是否可以将一个数字设置为NaN或无穷大?

在Python中可以将数组的元素设置为NaN吗?

另外，是否可以将变量设置为+/-∞?如果是，有没有函数来检查一个数字是不是无穷大?

364547 次浏览
小开
最佳答案

使用float()从字符串转换:

>>> float('NaN')
nan
>>> float('Inf')
inf
>>> -float('Inf')
-inf
>>> float('Inf') == float('Inf')
True
>>> float('Inf') == 1
False
小开

是的，你可以使用numpy。

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
小开

当使用Python 2.4时，请尝试

inf = float("9e999")
nan = inf - inf
当我将simplejson移植到运行Python 2.4的嵌入式设备时，我面临着这个问题，float("9e999")修复了它。不要使用inf = 9e999，你需要从字符串转换它。 -inf给出了-Infinity.

.
小开

是否可以将一个数字设置为NaN或无穷大?

是的，事实上有几种方法。一些不需要任何导入就可以工作，而另一些则需要import，但是对于这个答案，我将在概述中限制标准库和NumPy(它不是标准库，而是一个非常常见的第三方库)。

下表总结了创建非数字或正无穷大或负无穷大float的方法:

╒══════════╤══════════════╤════════════════════╤════════════════════╕
│   result │ NaN          │ Infinity           │ -Infinity          │
│ module   │              │                    │                    │
╞══════════╪══════════════╪════════════════════╪════════════════════╡
│ 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    │
╘══════════╧══════════════╧════════════════════╧════════════════════╛

对表格的一些备注:

  • float构造函数实际上是不区分大小写的，所以你也可以使用float("NaN")或float("InFiNiTy")。
  • cmath和numpy常量返回普通的Python float对象。
  • numpy.NINF实际上是我所知道的唯一不需要-的常量。
  • 可以用complex和cmath创建复杂的NaN和Infinity:

    ╒══════════╤════════════════╤═════════════════╤═════════════════════╤══════════════════════╕
│   result │ NaN+0j         │ 0+NaNj          │ Inf+0j              │ 0+Infj               │
│ module   │                │                 │                     │                      │
╞══════════╪════════════════╪═════════════════╪═════════════════════╪══════════════════════╡
│ built-in │ complex("nan") │ complex("nanj") │ complex("inf")      │ complex("infj")      │
│          │                │                 │ complex("infinity") │ complex("infinityj") │
├──────────┼────────────────┼─────────────────┼─────────────────────┼──────────────────────┤
│ cmath    │ cmath.nan ¹    │ cmath.nanj      │ cmath.inf ¹         │ cmath.infj           │
╘══════════╧════════════════╧═════════════════╧═════════════════════╧══════════════════════╛

    带有¹的选项返回一个普通的float，而不是complex

有没有函数可以检查一个数字是不是无穷大?

是的，有-事实上有几个NaN, Infinity，以及既不是NaN也不是Inf的函数。然而，这些预定义函数不是内置的，它们总是需要import:

╒══════════╤═════════════╤════════════════╤════════════════════╕
│      for │ NaN         │ Infinity or    │ not NaN and        │
│          │             │ -Infinity      │ not Infinity and   │
│ module   │             │                │ not -Infinity      │
╞══════════╪═════════════╪════════════════╪════════════════════╡
│ math     │ math.isnan  │ math.isinf     │ math.isfinite      │
├──────────┼─────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ cmath    │ cmath.isnan │ cmath.isinf    │ cmath.isfinite     │
├──────────┼─────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ numpy    │ numpy.isnan │ numpy.isinf    │ numpy.isfinite     │
╘══════════╧═════════════╧════════════════╧════════════════════╛

再说几句:

  • cmath和numpy函数也适用于复杂对象，它们将检查实部或虚部是否为NaN或无穷大。
  • numpy函数也适用于numpy数组和所有可以转换为1的对象(如列表、元组等)。
  • NumPy中还有显式检查正无穷大和负无穷大的函数:numpy.isposinf和numpy.isneginf。
  • Pandas提供了两个额外的函数来检查NaN: pandas.isna和pandas.isnull(但不仅是NaN，它还匹配None和NaT)
  • 即使没有内置函数，也很容易自己创建它们(这里我忽略了类型检查和文档):

    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))

To summarize the expected results for these functions (assuming the input is a float):

╒════════════════╤═══════╤════════════╤═════════════╤══════════════════╕
│          input │ NaN   │ Infinity   │ -Infinity   │ something else   │
│ function       │       │            │             │                  │
╞════════════════╪═══════╪════════════╪═════════════╪══════════════════╡
│ isnan          │ True  │ False      │ False       │ False            │
├────────────────┼───────┼────────────┼─────────────┼──────────────────┤
│ isinf          │ False │ True       │ True        │ False            │
├────────────────┼───────┼────────────┼─────────────┼──────────────────┤
│ isfinite       │ False │ False      │ False       │ True             │
╘════════════════╧═══════╧════════════╧═════════════╧══════════════════╛

在Python中可以将数组的元素设置为NaN吗?

在列表中这是没有问题的，你总是可以在那里包含NaN(或Infinity):

>>> [math.nan, math.inf, -math.inf, 1]  # python list
[nan, inf, -inf, 1]

然而，如果你想将它包含在array中(例如array.array或numpy.array)，则数组必须的类型为float或complex，否则它将尝试向下转换为数组类型!

>>> 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
小开

或者你可以计算它们

Python 3.9 on Windows 10
>>> import sys
>>> Inf = sys.float_info.max * 10
>>> Inf
inf
>>> NaN = Inf - Inf
>>> NaN
nan

提交答案