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NumPy 的 nan 如何理解?

发布时间:2021-09-06 00:00| 位朋友查看

简介:Python 中表示空数据使用 None,它是 NoneType 类型,如下所示: In[59]:type(None) Out[59]:NoneType NoneType 类型没有对外公开属性和方法: 因此,None 比较容易理解,就是一种空类型。 但是使用过 NumPy 的肯定都会接触到 nan 这种类型,它的其他写法:N……

Python 中表示空数据使用 None,它是 NoneType 类型,如下所示:

  1. In [59]: type(None)             
  2. Out[59]: NoneType 

NoneType 类型没有对外公开属性和方法:

因此,None 比较容易理解,就是一种空类型。

但是使用过 NumPy 的肯定都会接触到 nan 这种类型,它的其他写法:NaN或 NAN,查看其类型却发现是 float 类型:

  1. In [63]: type(np.nan)                     
  2. Out[63]: float 

这不免让人心生疑惑,nan 不是空数据,而是浮点数,那么到底等于多少?

原来这并不是NumPy特有的数值,而是IEEE754规定的特殊浮点数之一。

特殊在哪里?

这就要知道计算机是如何表示浮点数的,IEEE754 标准中规定 float 单精度浮点数,在机器中表示用 1 位表示数字的符号,用 8 位表示指数,用 23 位表示尾数,即小数部分,如下图所示:

对于单浮点数,指数部分由8位组成,所以取值范围:0到255,而指数等于0,255 这两个值,IEEE754 标准有特别的规定:

  • 当指数等于0,并且小数点后所有位全为 0,则这个数为 0
  • 当指数等于255,并且小数点后所有位全为 0,则这个数为无穷,当符号位为0时正无穷 float('inf'),当符号位为1时负无穷 float('-inf')
  • 当指数等于255,并且小数点后至少一位不为 0,规定此浮点数为 nan,表达的含义:not a number ,不是一个数

以上就是 NumPy 中 nan 的解释,弄清楚本质后,再来看几个关于它的运算。

既然 nan 不是一个数,所以拿它与任何浮点数比较,返回结果都是 False:

  1. In [64]: np.nan < 0                     
  2. Out[64]: False 
  3.  
  4. In [65]: np.nan == np.nan                      
  5. Out[65]: False 
  6.  
  7. In [66]: np.nan < np.inf                      
  8. Out[66]: False 

找出 np.nan 出现的索引位置,可以使用 isnan 方法:

  1. In [67]: a = np.array([-9,np.nan,10,np.nan]) 
  2. # 找出np.nan出现的索引 
  3. In [68]: a.where(np.isnan(a))  
  4. # 返回结果 
  5. # (array([1, 3]),) 

本文转载自网络,原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTkyMjA4NA==&mid=2247498893&idx=2&sn=8ae11712581166d276dee57f47ecaafe&chksm=eb7fd146dc08585060224f28b8fddc14772f9eaf46647ab8e5f1144231f5862c47921a31d92b&mpshare=1&s
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