Можно ли установить число в NaN или бесконечность?
Да, на самом деле есть несколько способов.Некоторые из них работают без какого-либо импорта, в то время как для других требуется import, однако для этого ответа я ограничу библиотеки в обзоре стандартными библиотеками и NumPy (которые не являются стандартными библиотеками, но являются очень распространенной сторонней библиотекой)..
В следующей таблице приведены способы создания не-числа или положительной или отрицательной бесконечности float:
╒══════════╤══════════════╤════════════════════╤════════════════════╕
│ result │ NaN │ Infinity │ -Infinity │
│ module │ │ │ │
╞══════════╪══════════════╪════════════════════╪════════════════════╡
│ built-in │ float("nan") │ float("inf") │ -float("inf") │
│ │ │ float("infinity") │ -float("infinity") │
│ │ │ float("+inf") │ float("-inf") │
│ │ │ float("+infinity") │ float("-infinity") │
├──────────┼──────────────┼────────────────────┼────────────────────┤
│ math │ math.nan │ math.inf │ -math.inf │
├──────────┼──────────────┼────────────────────┼────────────────────┤
│ cmath │ cmath.nan │ cmath.inf │ -cmath.inf │
├──────────┼──────────────┼────────────────────┼────────────────────┤
│ numpy │ numpy.nan │ numpy.PINF │ numpy.NINF │
│ │ numpy.NaN │ numpy.inf │ -numpy.inf │
│ │ numpy.NAN │ numpy.infty │ -numpy.infty │
│ │ │ numpy.Inf │ -numpy.Inf │
│ │ │ numpy.Infinity │ -numpy.Infinity │
╘══════════╧══════════════╧════════════════════╧════════════════════╛
Несколько замечаний к таблице:
- Конструктор
float фактически не учитывает регистр, поэтому вы также можете использовать float("NaN") или float("InFiNiTy"). - Константы
cmath и numpy возвращают простые объекты Python float. - Фактически
numpy.NINF - единственная известная мне константа, для которой не требуется -. Можно создать комплекс NaN и Infinity с complex и cmath:
╒══════════╤════════════════╤═════════════════╤═════════════════════╤══════════════════════╕
│ result │ NaN+0j │ 0+NaNj │ Inf+0j │ 0+Infj │
│ module │ │ │ │ │
╞══════════╪════════════════╪═════════════════╪═════════════════════╪══════════════════════╡
│ built-in │ complex("nan") │ complex("nanj") │ complex("inf") │ complex("infj") │
│ │ │ │ complex("infinity") │ complex("infinityj") │
├──────────┼────────────────┼─────────────────┼─────────────────────┼──────────────────────┤
│ cmath │ cmath.nan ¹ │ cmath.nanj │ cmath.inf ¹ │ cmath.infj │
╘══════════╧════════════════╧═════════════════╧═════════════════════╧══════════════════════╛
Опции с ¹ возвращают обычное значение float, а неcomplex.
есть ли функция для проверки, является ли число бесконечным или нет?
Да, есть - на самом деле естьнесколько функций для NaN, Infinity и ни Nan, ни Inf.Однако эти предопределенные функции не являются встроенными, они всегда требуют import:
╒══════════╤═════════════╤════════════════╤════════════════════╕
│ for │ NaN │ Infinity or │ not NaN and │
│ │ │ -Infinity │ not Infinity and │
│ module │ │ │ not -Infinity │
╞══════════╪═════════════╪════════════════╪════════════════════╡
│ math │ math.isnan │ math.isinf │ math.isfinite │
├──────────┼─────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ cmath │ cmath.isnan │ cmath.isinf │ cmath.isfinite │
├──────────┼─────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ numpy │ numpy.isnan │ numpy.isinf │ numpy.isfinite │
╘══════════╧═════════════╧════════════════╧════════════════════╛
Снова пара замечаний:
-
cmath и numpyФункции также работают для сложных объектов, они проверят, является ли действительная или мнимая часть NaN или Infinity. - Функции
numpy также работают для numpy массивов и всего, что может быть преобразовано в один (например, списки)., кортеж и т. д.) - В NumPy также есть функции, которые явно проверяют положительную и отрицательную бесконечность:
numpy.isposinf и numpy.isneginf. - Pandas предлагает две дополнительные функции для проверки
NaN: pandas.isna и pandas.isnull (но не только NaN, оно также соответствует None и NaT) Даже есливстроенных функций нет, было бы легко создать их самостоятельно (здесь я пренебрег проверкой типов и документацией):
def isnan(value):
return value != value # NaN is not equal to anything, not even itself
infinity = float("infinity")
def isinf(value):
return abs(value) == infinity
def isfinite(value):
return not (isnan(value) or isinf(value))
Суммируя ожидаемые результаты для этих функций (при условии, что ввод является плавающим):
╒════════════════╤═══════╤════════════╤═════════════╤══════════════════╕
│ input │ NaN │ Infinity │ -Infinity │ something else │
│ function │ │ │ │ │
╞════════════════╪═══════╪════════════╪═════════════╪══════════════════╡
│ isnan │ True │ False │ False │ False │
├────────────────┼───────┼────────────┼─────────────┼──────────────────┤
│ isinf │ False │ True │ True │ False │
├────────────────┼───────┼────────────┼─────────────┼──────────────────┤
│ isfinite │ False │ False │ False │ True │
╘════════════════╧═══════╧════════════╧═════════════╧══════════════════╛
Возможно ли установить элемент массива на NaN в Python?
В списке нет проблем, вы всегда можете включить туда NaN (или Infinity):
>>> [math.nan, math.inf, -math.inf, 1] # python list
[nan, inf, -inf, 1]
Однако, если вы хотите включить его в array (например, array.array или numpy.array), тогда тип массива должен быть float или complex, поскольку в противном случаепостараюсь уменьшить его до типа массивов!
>>> import numpy as np
>>> float_numpy_array = np.array([0., 0., 0.], dtype=float)
>>> float_numpy_array[0] = float("nan")
>>> float_numpy_array
array([nan, 0., 0.])
>>> import array
>>> float_array = array.array('d', [0, 0, 0])
>>> float_array[0] = float("nan")
>>> float_array
array('d', [nan, 0.0, 0.0])
>>> integer_numpy_array = np.array([0, 0, 0], dtype=int)
>>> integer_numpy_array[0] = float("nan")
ValueError: cannot convert float NaN to integer