奇怪的發現用numpy.NAN初始化了數組

Question

我在用numpy.NAN初始化numpy數組時遇到了一些麻煩，如下所示。

>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(2)
>>> a
array([ 0.,  0.])
>>> a[:] = numpy.NAN
>>> a
array([ nan,  nan])
>>> a[0] is numpy.NAN
False 

這是為什么？ 我試着用NAN初始化一個變量，並讓var為numpy.NAN為True。 將NAN分配給數組時會發生什么？

還有一個問題是，當該花樣中的某些元素是NAN時，我如何將它們與其他元素區分開？ 非常感謝！

Answer 1

是NaN。 只是， is不工作，你認為它有與NumPy陣列的方式做。 分配時

a[:] = numpy.NAN

NumPy的實際上不填寫a與該參考numpy.NAN對象。 而是使用C級的NaN值將雙精度值填充到數組中。

然后，當您使用a[0]訪問數組元素時，NumPy沒有用於初始化該單元格的原始對象的記錄。 它只是具有數值。 它必須構造一個新的Python對象來包裝該值，並且新包裝器與numpy.NAN 。 因此， is檢查返回False 。

需要注意的是一般，用比較數字is一個不好的想法。 通常，您想要的是== ，以比較它們的數值。 但是，對於NaN， ==也會返回False ，因此您需要的是numpy.isnan ：

>>> numpy.isnan(a[0])
True
>>> numpy.isnan(a)
array([ True,  True], dtype=bool)