比较“float（'nan'）”和“math.nan”

Question

我有一个浮点变量，可能是也可能不是数字，我想检查是否是这种情况。有了x = float('nan')，我观察到一些令我惊讶的行为：

    print(x is math.nan)

>>> False

这意味着float('nan')和math.nan是不同的对象，我没想到，但这没关系。但是，当我检查与==的相等性时，结果是一样的：

print(x == math.nan):

>>> False

如果我使用math.isnan(x)，我会得到各种非数字的正确结果。仍然，为什么float('nan') == math.nan不评价True？

Answer 1

“不是数字”（在某种意义上）是没有价值的。

传统上，根据IEEE浮点规范，它不等于自身。

那是因为没有有意义的价值可供比较。

事实上，some people use this fact to detect NaN，所以你可以尝试x != x作为你的条件（虽然链接的问答可以说有一些更好的建议）。

但是，表达式math.nan is math.nan是正确的，因为is执行对象身份比较而不是值等价/相等比较。

Answer 2

这不是特殊行为：is返回两个对象实际上是指同一个东西（主要是在内存中），而==返回两个对象是否具有相同的值。

为了看他们是否提到相同的东西，我们可以使用id()。

>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> id(a)
140302781856200
>>> id(b)
140302781856200
>>> a == b
True
>>> a is b
True
>>> c = [1,2,3]
>>> id(c)
140302781864904
>>> a == c
True
>>> a is c
False

在这里，我们看到通过分配b = a，他们现在引用相同的列表：因此is和==是True。然而，当我们将c定义为与a和b具有相同值的新变量时，它是==，但is返回False。

NaNs也是如此。

Answer 3

那是因为NaN只是一个浮动值。使用is不会检查变量是否具有相同的值，它会检查它们是否是同一个对象。如果创建具有相同值的两个浮点数，则它们不是同一个对象，它们是具有相同值的两个对象。以此为例：

>>> a = float('nan')
>>> b = float('nan')
>>> a is b
False

因此，即使您以相同的方式创建两个NaN值，它们也不是同一个对象。即使对于更琐碎的花车也是如此。试试这个：

>>> a = 1.
>>> b = 1.
>>> a is b
False

Python的默认版本重用了一些值，因此该值的任何实例都是同一个对象。所以以此为例（注意缺少小数，这些是整数而不是浮点数）：

>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a is b
True

但这是一个你不应该依赖的实现细节，它可以随时改变，并且可以在python实现之间变化。但即使如此，NaN也不是默认Python解释器为此做的值之一。

您可以使用id函数手动检查两个变量是否是同一个对象，

>>> a=1.
>>> b=1.
>>> c=float('nan')
>>> d=float('nan')
>>> e=1
>>> f=1
>>> id(a)
139622774035752
>>> id(b)
139622774035872
>>> id(c)
139622774035824
>>> id(d)
139622774035800
>>> id(e)
139622781650528
>>> id(f)
139622781650528

函数为每个同时存在的对象提供唯一编号（尽管如果删除变量，甚至可以自动删除这些数字）。

NaN

至于为什么它们不相等，这只是NaN定义的一部分，因为它在现代计算机上使用。根据定义，NaN != NaN绝不能与自己相等。它是关于浮点数如何工作的国际标准的一部分，并且这种行为内置于现代CPU中。

Answer 4

虽然它们不是同一个对象（因为它们来自不同的模块，它们是单独实现的）并且它们不相等（通过设计math.isnan），但是函数numpy.isnan（和

import math
import numpy

math.isnan(math.nan)
# True
math.isnan(numpy.nan)
# True
math.isnan(float("nan"))
# True

，如果你想要一个矢量化版本）完全是为了这个目的：

math.nan == numpy.nan or math.nan is numpy.nan
# False
math.nan == float("nan") or math.nan is float("nan")
# False
numpy.nan == float("nan") or numpy.nan is float("nan")
# False

虽然它们彼此不相等但并不相同：

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