Question

在涉及NaN或-np.inf的任何比较中，np.min被视为低于np.argmin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

我猜这可能是与NaN值False返回NaN的任何比较的副作用，但是当你＆＃34;发生时，这会产生一些相当恼人的影响。有时在数组中以np.nanmin值结束。 np.nanargmin或NaN的使用感觉就像是一个以现有行为为基础的摩托车。

除了docs中的注释：＆＃34; 传播NaN值，即如果至少有一个项目是NaN，则相应的最小值也将是NaN。要忽略NaN值（MATLAB行为），请使用nanmin。，我还没有找到任何解释该行为背后的基本原理的东西。这是否需要或SQL Server值的特定内部表示的副作用？为什么？

Answer 1

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：

四种相互排斥的关系是可能的：小于，等于，大于和无序。最后一个案例当至少一个操作数是NaN时出现。每个NaN都会将无序与一切进行比较，包括本身

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。

Answer 2

所以，你可能已经知道了这一点： -

＆＃34; inf＆＃34;是无穷大 - 一个大于任何其他值的值。＆＃34; -inf＆＃34;因此，小于任何其他值，请记住此值是一个数字。

＆＃34; nan＆＃34;代表不是数字。

所以，如果根据你的阵列＆＃34; m，n＆＃34;正如您在上面所声明的那样，并且只要您执行＆＃34; np.min（）＆＃34;实际上发生的事情就是＃34; nan＆＃34;遇到其他元素未被检查或比较，并执行以下语句并返回值：

 if (@isnan@(mp)) { /* nan encountered; it's maximal */ return 0; }

因此＆＃34; nan＆＃34;作为函数的答案返回！

检查此代码，只要遇到第一个＆＃34; nan＆＃34;并且它的位置在相应的函数中返回

    In [1]: import numpy as np

    In [2]: m = np.array([1., 0., -np.inf, np.nan])

    In [3]: n = np.array([np.nan, 1., np.nan, 0.])

    In [4]: np.argmin(m)
    Out[4]: 3

    In [5]: np.argmin(n)
    Out[5]: 0

以及＆＃34;等操作np.nan＆lt; -np.inf＆＃34;和＆＃34; np.nan＆gt; -np.inf＆＃34;返回＆＃34;错误＆＃34;因为＆＃34; nan＆＃34;无法通过任何数字进行比较＆＃34; -inf＆＃34;这里和＆＃34;错误＆＃34;在上述操作的每种情况下都不是比较的答案，而是由于一种异常或上面提到的代码的执行，这是由于逻辑错误，因为虽然无穷但却无法与事物进行比较。什么都没有＆＃34;关于一个数字！

因此，如果你删除所有＆＃34; nan＆＃34;在数组中，然后通过＆＃34; np.nanmin（）＆＃34;你得到了预期的输出＆＃34; -inf＆＃34;这里没有问题！

因此，＆＃34; Nan＆＃34;不小于或大于＆＃34; inf＆＃34;或＆＃34; -inf＆＃34;因为实际上它不能与任何这些或任何数字相比，它将返回＆＃34;错误＆＃34;与任何数字相比!!

    In [1]: np.nan < 1
    Out[1]: False

    In [2]: np.nan > 1
    Out[2]: False

依此类推...............

希望它有所帮助!!

为什么要考虑`NaN`＆＃34;更小＆＃34;在numpy中比`-np.inf`？

2 个答案: