Question

我不小心偶然发现max，min和numpy.nan的一些奇怪行为，我很好奇发生了什么事情。

考虑在python3中运行以下代码：

import numpy as np

max(np.nan, 0)     # outputs nan 
max(np.nan, 10000) # outputs nan
max(0, np.nan)     # outputs 0
max(10000, np.nan) # outputs 10000

我玩了很多值，似乎给出的第一个值总是返回的值。使用min可以观察到相同的行为。我原本期望输出始终为nan，甚至抛出错误，但这是非常意外的。 Math.nan做同样的事情。

我对这种行为很好奇 - 有没有人有任何想法？

Answer 1

编写您自己的max版本。请注意，NaN会导致任何更大，相等或更少的比较返回False。例如，

def my_max(iter):
    result = iter[0]
    for val in iter[1:]:
        if result < val:
            result = val
    return result

当您以数字开头时，比较失败，并且该数字成为结果。当您从nan开始时，任何比较都会失败，结果会停留在初始nan值。

它并不总是第一个值，只是你用上述机制获得的值。例如：

>>> nan = numpy.nan
>>> max([7, nan, 15, nan, 5])
15
>>> max([nan, 7, nan, 15, nan, 5])
nan

Answer 2

max对浮点数或NaN一无所知。它假定参数之间实际存在排序关系，并且当没有这种关系时它可能产生无意义的结果，就像NaN的情况一样。

numpy.maximum表现得更合理：

>>> numpy.maximum(numpy.nan, 1)
nan
>>> numpy.maximum(1, numpy.nan)
nan

为什么`max`和`min`在numpy.nan中有这么奇怪的行为？

2 个答案: