Python和Numpy的nan和set
发布于 2021-01-29 18:19:20
我遇到了Python的Numpy,set和NaN(非数字)的意外行为:
>>> set([np.float64('nan'), np.float64('nan')])
set([nan, nan])
>>> set([np.float32('nan'), np.float32('nan')])
set([nan, nan])
>>> set([np.float('nan'), np.float('nan')])
set([nan, nan])
>>> set([np.nan, np.nan])
set([nan])
>>> set([float('nan'), float('nan')])
set([nan, nan])
在这里,np.nan产生单个元素集,而Numpy的nans产生一个集合中的多个nans。float(’nan’)也是如此!并注意:
>>> type(float('nan')) == type(np.nan)
True
我想知道这种差异是如何产生的,以及不同行为背后的合理性是什么。
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