np.isnan() == False，但 np.isnan() 不是 False

Posted 2023-03-13

【中文标题】np.isnan() == False，但 np.isnan() 不是 False

【英文标题】：np.isnan() == False, but np.isnan() is not False

【发布时间】：2017-07-05 18:13:54

【问题描述】：

据我所知，== 检查值是否相等，is 检查值背后的结构的身份（例如，在某些其他语言中为 ===）。

鉴于此，我不明白以下内容：

np.isnan(30) == False
Out[19]: 
True
np.isnan(30) is False
Out[20]: 
False

其他身份检查似乎并非如此：

(5 == 4) == False
Out[22]: 
True
(5 == 4) is False
Out[23]: 
True

似乎np.isnan() 将False 作为值返回，而不是作为标识返回。为什么会这样？

【问题讨论】：

你不应该首先测试False 或True。使用if np.isnan(..) 和if not np.isnan(..)。没有要求 Python 解释器只使用布尔值对象的 1 个副本，显然 Numpy 没有。

@MartijnPieters 看起来更像是一种风格评论（我很欣赏），但不能作为函数行为的答案？

（也就是说，虽然我不应该不做那个操作，但我应该可以做。不是吗？）

@FooBar 是否是这种情况完全取决于实现，所以不，你不应该能够做到。跨度>

... 或者更确切地说，这种行为直接说明了为什么你不应该这样做。

【参考方案1】：

np.isnan(30) returns np.False_ 与False 的身份不同；不过不要依赖这个。

>>> import numpy as np
>>> np.isnan(30) is np.False_
True
>>> np.False_ is False
False
>>> 

【参考方案2】：

numpy.isnan() 返回一个兼容类型的对象：

>>> import numpy
>>> type(numpy.isnan(0))
<class 'numpy.bool_'>

这是一个自定义布尔值，可以有效地存储在 numpy 数组中，请参阅Numpy's Data Types documentation。 numpy.isnan() 函数也可以对数组进行操作，生成另一个数组并得到结果：

>>> numpy.isnan(numpy.array([1, 2]))
array([False, False], dtype=bool)

dtype 又是 Numpy 布尔对象。

Python 不保证布尔运算必须始终返回单例布尔值。您永远不应该测试is True 或is False 无论如何。在布尔运算中直接使用numpy.isnan() 输出，使用not 测试假值：

if numpy.isnan(foo):

和

if not numpy.isnan(bar):

【讨论】：

这是一次令人着迷的尝试。我发现numpy还有一个bool函数，和builtins.bool一样。 挠头。所以numpy.bool_ 是numpy 的布尔值，而numpy.bool 是Python 的布尔值。

@kojiro：那是.. 可能是泄露的全球。

所以说我们__all__。

@kojiro：this line imports it。不知道为什么他们觉得有必要让这些变得可访问。也许是遗留支持，以前可以使用这些名称获得 dtypes。 original commit里没有解释。

确实是遗产。起初 numpy.bool 是 numpy 标量类型，但在有人指出这将在完成 from numpy import * 时覆盖内置函数（当时更常见）后，它很快被重命名为 numpy.bool_。但到那时，已经有使用dtype=numpy.bool 等的代码。所以名称仍然存在，就像对内置函数的概括一样。