为什么“np.inf // 2”会导致 NaN 而不是无穷大？

Question

我有点失望np.inf // 2评估为np.nan而不是np.inf ，就像正常除法的情况一样。

我是否有理由错过为什么nan是比inf更好的选择？

Answer 1

我将成为仅指出 C 级别实施的人，而没有任何试图解释意图或理由的人：

*mod = fmod(vx, wx);
div = (vx - *mod) / wx;

看起来为了计算浮点数的divmod （当你做地板除法时调用它）它首先计算模数和float('inf') %2只有NaN才有意义，所以当它计算vx - mod它以NaN结束，所以一切都传播到 rest 的方式。

所以简而言之，由于地板除法的实现在计算中使用模数，即NaN ，地板除法的结果也以NaN结尾

Answer 2

楼层划分是根据模数定义的，两者都构成了 divmod 操作的一部分。

二进制算术运算

底除法和取模运算符通过以下恒等式连接： x == (x//y)*y + (x%y) 。 楼层除法和取模也与内置的 function divmod(): divmod(x, y) == (x//y, x%y)连接。

对于x = inf ，这个等式不能成立——余数inf % y是未定义的——使得inf // y模棱两可。 这意味着nan至少与inf一样好。 为简单起见， CPython 实际上只实现了 divmod 并通过删除部分结果来派生 // 和 % ——这意味着//从 divmod 继承了nan 。

Answer 3

无穷大不是一个数字。 例如，你甚至不能说无穷大——无穷大是零。 所以你会遇到这样的限制，因为 NumPy 是一个数值数学 package。 我建议使用符号数学 package 之类的SymPy ，它可以使用无穷大处理许多不同的表达式：

import sympy as sp

sp.floor(sp.oo/2)
sp.oo - 1
sp.oo + sp.oo