使用numpy.NAN初始化数组的奇怪发现

Question

我在使用numpy.NAN初始化numpy数组时遇到了一些麻烦。

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

为什么？我试图用NAN初始化一个变量，得到var是numpy.NAN为True。将NAN分配给数组时会发生什么？

另一个问题是，当档案中的某些元素是NAN时，我如何将它们与其他元素区分开来？非常感谢！

Answer 1

这是一个NaN。只是is不像您认为的那样使用NumPy数组。分配

时

a[:] = numpy.NAN

NumPy实际上不会向a填充numpy.NAN对象的引用。相反，它使用C级别的NaN值填充数组。

然后，当您使用a[0]访问数组元素时，NumPy没有用于初始化该单元格的原始对象的记录。它只有数值。它必须构造一个新的Python对象来包装该值，而新的包装器与numpy.NAN不是同一个对象。因此，is检查会返回False。

请注意，通常情况下，将数字与is进行比较无论如何都是个坏主意。通常，您想要的是==，以比较它们的数值。但是，==也会为NaN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)