Python numpy isfinite用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.isfinite 的用法。

用法:

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

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。在条件为真的位置，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，如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None，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。

返回：

y： ndarray，布尔

真实的地方x不是正无穷大、负无穷大或 NaN；否则为假。这是一个标量，如果x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”并不等于无穷大。此外，正无穷大并不等于负无穷大。但无穷大相当于正无穷大。当 x 是标量输入时，如果还提供了第二个参数，或者第一个和第二个参数具有不同的形状，则会出现错误。

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])