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python – 为什么`NaN`在numpy中比`-np.inf`被认为“更小”？

内容导读

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内容图文

在涉及np.min或np.argmin的任何比较中,NaN被认为低于-np.inf的原因是什么？

import numpy as np
In [73]: m = np.array([np.nan, 1., 0., -np.inf])
In [74]: n = np.array([-np.inf, 1., 0., np.nan])

# Huh??
In [75]: np.min(m)
Out[75]: nan
In [76]: np.min(n)
Out[76]: nan

# Same for np.argmin
In [77]: np.argmin(m)
Out[77]: 0
In [78]: np.argmin(n)
Out[78]: 3

# Its all false!
In [79]: np.nan < -np.inf
Out[79]: False

In [80]: np.nan > -np.inf
Out[80]: False

# OK, that seems to fix it, but its not necessarily elegant
In [81]: np.nanmin(m)
Out[81]: -inf

In [82]: np.nanargmin(m)
Out[82]: 3

我猜这可能是任何与NaN值返回False的比较的副作用,但是当你“发生”有时在你的数组中以NaN值结束时,这个imho会导致一些相当烦人的效果. np.nanmin或np.nanargmin的使用感觉就像一个quickfix,它以某种方式在现有行为的基础上被钉住了.

除了docs中的那个注释：“NaN值被传播,即如果至少有一个项目是NaN,相应的最小值也将是NaN.要忽略NaN值(MATLAB行为),请使用nanmin.,我没有找不到任何可以解释这种行为背后的理由的东西.这是否需要NaN值的特定内部表示的副作用？为什么？

解决方法:

正如@Dunno在评论中提到的那样,将NaN与数字进行比较没有多大意义,所以这种行为可能没问题. IEEE 754标准说明了将NaN与数字进行比较：

Four mutually exclusive relations are possible: less than, equal, greater than, and unordered. The last case
arises when at least one operand is NaN. Every NaN shall compare unordered with everything, including
itself

根据标准：

# Its all false!
In [79]: np.nan < -np.inf
Out[79]: False

会导致“无序”结果,因此它不属于“小于”的关系.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 为什么`NaN`在numpy中比`-np.inf`被认为“更小”？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 为什么`NaN`在numpy中比`-np.inf`被认为“更小”？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】