numpy.isfinite#
- numpy.isfinite(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'isfinite'>#
逐个元素地测试是否为有限数(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:
- xarray_like
输入值.
- outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional
结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.
- wherearray_like, optional
此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值
out=None创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化.- \kwargs
对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .
- 返回:
- yndarray, bool
如果
x不是正无穷大,负无穷大或 NaN,则为 True;否则为 False. 如果 x 是标量,则这是一个标量.
注释
非数字,正无穷大和负无穷大被认为是非有限的.
NumPy 使用 IEEE 算术二进制浮点数标准 (IEEE 754). 这意味着非数字并不等同于无穷大. 而且正无穷大并不等同于负无穷大. 但无穷大等同于正无穷大. 如果 x 是标量输入,则当也提供第二个参数时,或如果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.isfinite(1) True >>> np.isfinite(0) True >>> np.isfinite(np.nan) False >>> np.isfinite(np.inf) False >>> np.isfinite(-np.inf) 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])