numpy.isinf#

numpy.isinf(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'isinf'>#

测试逐元素是否为正无穷或负无穷.

返回一个与 x 形状相同的布尔数组,在 x == +/-inf 的地方为 True,否则为 False.

参数:

xarray_like: 输入值
outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选: 存储结果的位置.如果提供,它必须具有与输入广播的形状.如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量.
wherearray_like, 可选: 这个条件通过输入进行广播.在条件为 True 的位置,`out` 数组将被设置为 ufunc 结果.在其他地方,`out` 数组将保留其原始值.注意,如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组,条件为 False 的位置将保持未初始化状态.
**kwargs: 对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:

ybool (标量) 或 boolean ndarray: 当 x 为正无穷或负无穷时为真,否则为假.如果 x 是标量,则这是一个标量.

参见

isneginf, isposinf, isnan, isfinite

备注

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点数算术标准 (IEEE 754).

如果第一个参数是标量时提供了第二个参数,或者第一个和第二个参数具有不同的形状,则会导致错误.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.isinf(np.inf)
True
>>> np.isinf(np.nan)
False
>>> np.isinf(-np.inf)
True
>>> np.isinf([np.inf, -np.inf, 1.0, np.nan])
array([ True,  True, False, False])

>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])
>>> y = np.array([2, 2, 2])
>>> np.isinf(x, y)
array([1, 0, 1])
>>> y
array([1, 0, 1])