如何检查包含 NaN 的列表答案

【问题标题】：How to Check list containing NaN如何检查包含 NaN 的列表
【发布时间】：2013-12-17 15:50:54
【问题描述】：

在我的 for 循环中，我的代码生成了一个类似这样的列表：

list([0.0,0.0]/sum([0.0,0.0]))

循环生成各种其他数字向量，但它也生成[nan,nan]，为了避免它，我尝试像下面的那样放入一个条件来防止它，但它不返回true。

nan in list([0.0,0.0]/sum([0.0,0.0]))
>>> False

它不应该返回 true 吗？

我已加载的库：

import PerformanceAnalytics as perf
import DataAnalyticsHelpers
import DataHelpers as data
import OptimizationHelpers as optim
from matplotlib.pylab import *
from pandas.io.data import DataReader
from datetime import datetime,date,time
import tradingWithPython as twp
import tradingWithPython.lib.yahooFinance as data_downloader # used to get data from yahoo finance
import pandas as pd # as always.
import numpy as np
import zipline as zp
from scipy.optimize import minimize
from itertools import product, combinations
import time
from math import isnan

【问题讨论】：

这不是一个有效的代码——它应该给出一个错误，因为你不能将列表除以浮点数。
适用于我的，并返回 false。 Anaconda 2.7.3 Python
您确定在加载任何库之前看到此内容吗？因为在标准 Python 2.7 中这是非法操作。以及只能来自某些 from ... import * 的 NaN。这可能是您的口译员的功能，因此请将此信息添加到问题中。
除了我的观点之外，numpy.nan in [numpy.nan, numpy.nan] 应该返回 true。我不知道你的 nan 来自哪里 - 我猜这是你正在加载的某个库，因为它不是标准的 Python 功能。
我明白你的意思，我同意。你有没有看到我加载的任何导致这种情况的库。前 4 个库是自定义库，它们本身加载相同的内容。

标签： python

【解决方案1】：

也许这就是你要找的……

a = [2,3,np.nan]
b = True if True in np.isnan(np.array(a)) else False
print(b)

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为这是有道理的，因为您通过星号导入间接将 numpy 拉入范围。

>>> import numpy as np
>>> [0.0,0.0]/0
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-3-aae9e30b3430>", line 1, in <module>
    [0.0,0.0]/0
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'

>>> [0.0,0.0]/np.float64(0)
array([ nan,  nan])

什么时候做的

from matplotlib.pylab import *

它拉入numpy.sum：

>>> from matplotlib.pylab import *
>>> sum is np.sum
True
>>> [0.0,0.0]/sum([0.0, 0.0])
array([ nan,  nan])

您可以通过身份测试 this nan 对象（nan 通常不是唯一的）是否在列表中，但如果您在 array 中尝试它似乎通过相等测试，nan != nan:

>>> nan == nan
False
>>> nan == nan, nan is nan
(False, True)
>>> nan in [nan]
True
>>> nan in np.array([nan])
False

你可以使用np.isnan:

>>> np.isnan([nan, nan])
array([ True,  True], dtype=bool)
>>> np.isnan([nan, nan]).any()
True

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该使用math 模块。

>>> import math
>>> math.isnan(item)

【讨论】：

math.isnan 需要 float，而不是可迭代的。如果你坚持使用math，你应该使用any([math.isnan(x) for x in items])。请注意，numpy 应该更快。
@Raf 你是对的。我在中断的迭代中使用了没有底条的条形图。我必须插入一个白色的隐藏条，保存 SVG，然后使用上面的代码再试一次，它就起作用了。谢谢！