Python dask.array.isfinite用法及代码示例

用法: dask.array.isfinite(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'isfinite'>

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可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

逐元素测试有限性(不是无穷大，也不是非数字)。

结果以布尔数组的形式返回。

参数：

x：array_like: 输入值。
out：ndarray，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 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。
where：数组，可选: 此条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs：: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

y：ndarray，布尔: True 其中 x 不是正无穷大、负无穷大或 NaN；否则为假。如果x 是标量，则这是一个标量。

注意：

不是数字，正无穷大和负无穷大被认为是非有限的。

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。这意味着 Not a Number 不等于无穷大。此外，正无穷大不等于负无穷大。但无穷大等价于正无穷大。如果在 x 是标量输入时也提供了第二个参数，或者如果第一个和第二个参数具有不同的形状，则会导致错误。

例子：

>>> np.isfinite(1)  
True
>>> np.isfinite(0)  
True
>>> np.isfinite(np.nan)  
False
>>> np.isfinite(np.inf)  
False
>>> np.isfinite(np.NINF)  
False
>>> np.isfinite([np.log(-1.),1.,np.log(0)])  
array([False,  True, False])

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

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.isfinite。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

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注意：

例子：