将浮点数初始化为“+inf”、“-inf”和“nan”的替代方法

Question

要将浮点常量初始化为 +inf、-inf、nan，我总是使用带字符串调用的 float()：

print(float('inf'), float('+inf'), float('-inf'), float('nan'))

打印出来：

[inf, inf, -inf, nan]

1.) Python 中是否存在初始化这些常量的替代方法（不使用字符串调用 float）？

2.) 我可以通过一些数学运算生成这些常量（+/-inf、nan）吗？

例如用于将变量f 设置为+inf，通过编写f = 1.0 / 0.0 之类的内容（显然，这是除以零错误）。

Answer 1

您可以从math 模块访问这些数学常数：

>>> from math import inf, nan
>>> inf
inf
>>> nan
nan
>>> inf == float('inf')
True

在幕后，在 CPython 实现中，math.inf 和 math.nan 使用与 float('inf') 和 float('nan') 使用的相同技术生成；这两种方法分别调用 API 函数 _Py_dg_infinity 和 _Py_dg_stdnan。

Answer 2

不确定这是否是您想要的，但 numpy 已为此内置变量。

import numpy as np

a = np.inf
b = -np.inf
c = np.nan

print(a, b, c)
[inf, -inf, nan]

Answer 3

从技术上讲，是的，还有其他方法可以初始化这些值，但它们要么不太明显，要么不太方便。

如果您的平台使用 IEEE 浮点，¹ 任何溢出的float 算术，除了溢出之外不引发任何其他标志，保证给您inf。这意味着1.0 / 0.0 可能不起作用（Python 会检测到这是除以零），但更简单的1e500 会。²

拥有inf 后，您只需执行-inf 和inf/inf 即可获得负无穷大和NaN 值。

但是阅读您的代码的人会像理解float('nan') 一样容易理解1e500 / 1e500 吗？应该不会吧。

同时，您始终可以执行struct.unpack('>f', b'\x7f\x80\0\0')[0] 之类的操作，它将 IEEE 大端双精度 inf 值的明确定义的位模式解压缩为 float，无论您的 float 是否是覆盖与否。但是你为什么要写（或读）那个呢？³

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但是，如果您使用的是 Python 3.5 或更高版本，则不需要 初始化这些值；你可以使用the constants in the math module:

print(math.inf, +math.inf, -math.inf, math.nan)

如果您使用的是 Python 2.7 或 3.4 或其他版本，您始终可以定义自己的常量并反复使用它们：

inf, nan = float('inf'), float('nan')

print(inf, +inf, -inf, nan)

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1。从技术上讲，Python 不需要 IEEE 浮点。事实上，它需要的是类似于平台的 C double 的东西——C 不需要是 IEEE 类型，并且只有在这对实现有意义的情况下（例如，Jython 显然会使用相关的Java 类型而不关心用于编译 JVM 的 C 编译器的想法），并且它并没有明确说明像 C 双精度一样的行为意味着什么。然而，float 类型——更不用说math 模块之类的东西——真的不会工作，除非float 是相当接近 IEEE 浮点类型的东西，比如可能是前 IEEE 的 IBM 和 Intel 类型或不完全 IEEE 摩托罗拉兼容类型。此外，截至 2018 年，三个现有 Python 3.x 实现中唯一支持的平台都为您提供 IEEE 754-1985 double 或 IEEE 754-2008 float64。但是，如果这确实是您的代码的潜在问题，您应该检查 sys.float_info 以验证任何相关的假设。

2。可以想象，某些平台可能会使用 IEEE 754-1985 long double 或 IEEE 754-2008 float128 之类的。如果您对此感到担心，请使用更大的数字。或者说，1e500 ** 1e500 ** 1e500。

3。好吧，如果你特别需要一个安静或信号 NaN，或者一个具有自定义位模式而不是默认的......但任何需要它的人可能已经知道他们需要它。

Answer 4

math.inf 常量是在 python3.5 中引入的，您可以在https://docs.python.org/3/library/math.html#constants 中阅读更多内容：

math.inf 浮点正无穷大。 （对于负无穷大， 使用 -math.inf.) 等价于 float('inf') 的输出。

3.5 版中的新功能。

正如您在下面看到的，它们都是相同的：

>>> import math
>>> math.inf == float('inf')
True
>>> math.isinf(math.inf)
True
>>>

如果您还对如何检查窗帘下的无穷大感兴趣，可以查看Py_IS_INFINITY 宏。

Answer 5

如果您希望通过数学运算获得这些值：

import numpy as np
a = np.array([-1,0,1],dtype='int8')
a/0

输出：

array([-inf,  nan,  inf])

这个结果与IEEE 754 floating point behavior一致。

在 IEEE 754 算术中，当 a 为 a 为负时为正，负无穷大，a = ±0 时为 NaN。