为什么 numpy.random.binomial(1, nan) = -9223372036854775807？

【问题标题】：Why is numpy.random.binomial(1, nan) = -9223372036854775807?为什么 numpy.random.binomial(1, nan) = -9223372036854775807？
【发布时间】：2014-05-09 21:40:39
【问题描述】：

正如标题一样，我希望它也是一个 nan。这个数字很特别吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy nan

【解决方案1】：

这显然是numpy.ramdom.binomial 中的一个错误。

这个数字很特别吗？

我猜这是涉及nan 的原始表示（表示为特定的“保留”浮点值）的一些计算的结果。 (More on that)

实现者可能忘记检查nan 的输入，并在（C 级）计算中包含nan 的原始表示。

【讨论】：

您也可以在np.array(np.nan).astype(int) 中看到这一点。如果您尝试 np.array(np.nan, int) 但不使用上述方法，则会发现此问题，它只是将数据解释为int。