numpy.isnan#

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

测试逐元素是否为 NaN 并返回结果为布尔数组.

参数:
xarray_like

输入数组.

outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选

存储结果的位置.如果提供,它必须具有输入广播到的形状.如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.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:
yndarray 或 bool

x 为 NaN 时为真,否则为假.如果 x 是标量,则这是一个标量.

参见

isinf, isneginf, isposinf, isfinite, isnat

备注

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点数算术标准 (IEEE 754).这意味着非数字不等于无穷大.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.isnan(np.nan)
True
>>> np.isnan(np.inf)
False
>>> np.isnan([np.log(-1.),1.,np.log(0)])
array([ True, False, False])
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