nan в питоне что это

Назначение переменной NaN в python без numpy

большинство языков имеют константу NaN, которую можно использовать для присвоения переменной значения NaN. Может ли python сделать это без использования numpy?

6 ответов

обратите внимание, что проверка, чтобы увидеть, если две вещи, которые NaN равны друг другу, всегда будет возвращать false. Это отчасти потому, что две вещи, которые «не являются числом», нельзя (строго говоря) сказать равными друг другу-см.—40—>что обоснование для всех сравнений, возвращающих false для значений IEEE754 NaN? для больше деталей и информации.

вместо этого используйте math.isnan(. ) если нужно определить, является ли значение NaN или нет.

кроме того, точная семантика == операция над значением NaN может вызвать тонкие проблемы при попытке сохранить NaN внутри типов контейнеров, таких как list или dict (или при использовании пользовательских типов контейнеров). См.проверка на NaN присутствие в контейнере для получения более подробной информации.

вы также можете создавать числа NaN с помощью Python decimal модуль:

math.isnan(. ) также будет работать с десятичными объектов.

, вы не может построить числа NaN в Python в фракции модуль:

делаешь Fraction(‘Inf’) или Fraction(float(‘inf’)) не разрешено и будет выдавать исключение, как и NaN.

если вы хотите быстрый и простой способ проверить, не является ли число ни NaN, ни бесконечным, вы можете использовать math.isfinite(. ) начиная с Python 3.2+.

если вы хотите сделать подобные проверки с комплексными числами, то cmath модуль содержит аналогичный набор функций и константы как math модуль:

Источник

Булевы операции и функции, значения inf и nan

Продолжаем знакомство с операциями над массивами и посмотрим как они ведут себя с булевыми операциями. Предположим, имеется одномерный массив:

и мы хотим определить все числа, которые больше 5. Мы с вами уже выполняли такую операцию и для этого сначала формировали булевый массив, а затем, выделяли элементы, у индексов которых стоит значение True:

На выходе получим массив из трех элементов, которым соответствуют позиции True:

Видите, как это может быть удобно: выделить нужные элементы, не используя ни одного оператора цикла языка Python. А, значит, такая конструкция будет работать достаточно быстро (так как внутри реализована на языках Си и Fortran).

Конечно, эту запись можно еще упростить и записать в виде:

Результат будет тем же. По аналогии работают и другие булевы операторы:

Проверка на равенство

Проверка на неравенство

Проверка, что a больше b

Проверка, что a больше или равно b

array([[inf, inf],
[inf, inf],
[inf, inf]])

Здесь NumPy нас лишь предупредил, что встретилось деление на ноль, но расчеты были завершены и все элементы равны inf.

Что это за значение inf? Это сокращение от английского слова infinity – бесконечность. Действительно, при делении на 0 получаем бесконечность. Именно это и указано в значениях элементов массива. Благодаря использованию этого специального значения, NumPy избежал ошибки деления на 0. Причем, inf – это полноценный элемент массивов. Его можно непосредственно задать при определении:

И, далее, он может участвовать в вычислениях. Например, умножим b на ноль и посмотрим, что получится:

Последний элемент превратился в nan. Это еще одно сокращение от английского:

not a number (не число)

То есть, значение nan указывает, что в результате арифметической операции третий элемент перестал быть каким-либо числовым значением. Причем, это определение оказывается «прилипчивым». Например, сложим все элементы массива:

То есть, любые арифметические операции с nan приводят к nan.

Функции isnan и isinf

Так как элементы inf и nan не относятся к числам, то для их идентификации, проверки, что текущий элемент массива принимает одно из этих значений, существуют функции isnan() и isinf(). Они возвращают True, если элемент равен nan и inf и Flase – в противном случае. Посмотрим как можно их использовать в программе. Пусть имеется массив:

к которому применим эти две функции:

На выходе имеем массив с булевыми значениями и True стоит на местах inf (при вызове isinf) и nan (при вызове isnan). Далее, используя этот массив можно исключить нечисловые элементы из массива, например, так:

Здесь исключаются все элементы inf, а операция

indx инвертирует булевы значения. Аналогично можно отфильтровать значения nan.

Дополнительные функции: isfinite, iscomplex, isreal

Часто, при работе с массивами требуется определить: являются ли его элементы конечными числами. Для этого используется еще одна функция – isfinit():

Соответственно, все не числовые элементы помечены как False, а числовые – как True.

Далее, мы можем уточнять тип числа: комплексное или действительное, с помощью функций iscompex() и isreal(). Например:

Обратите внимание, несмотря на то, что тип данных у всех элементов массива complex128 (посмотреть можно через a.dtype), последний элемент функция iscomplex() пометила как False, так как мнимая часть равна нулю.

Аналогично работает функция isreal():

Только теперь True помечены действительные числа, а False – все остальные. Но, применяя эту функцию к массиву b:

получим все значения True. То есть, специальные значения nan и inf отмечаются как действительные.

Функции logical_and, logical_or, logical_not и logical_xor

В NumPy можно выполнять стандартные булевы операции И, ИЛИ, НЕ, исключающее ИЛИ, применительно к данным массивов. Например, зададим два массива так, чтобы попарно элементы образовывали все возможные комбинации:

И, затем, применим к ним логические операции:

Получили вполне ожидаемые результаты в соответствии с таблицами истинности этих операций.

Все те же операции можно проводить и с числовыми значениями, полагая, что 0 – это False, а любое другое число – True. Например, два таких массива:

Будут вести себя идентично массивам X, Y при булевых операциях:

Видео по теме

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#10. Базовые математические функции | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

#13. Транслирование массивов | NumPy уроки

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник

Математические неопределенности на примере Python

В статье я использую элементарные функции Python версии 3.6.8, но многое будет актуально и для других языков, например для JS.

Вообще неопределенных ситуаций в математике достаточно много. Например, это деление на 0.
Введя в консоли

Вы получите ошибку ZeroDivisionError. Ожидаемо, скажите Вы? Да. Давайте попробуем другой пример:

Как известно, 0 в степени 0 это классическая математическая неопределенность.
Однако Питон говорит, что это 1. Возникает резонный вопрос:

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

Почему нам не дают «выстрелить в ногу» с делением на 0, но сообщают неверный результат при таком неопределенном действии?

Возможно, кто-то прямо сейчас негодует и кричит, что ответ прост: IEEE 754. И если я не ошибаюсь именно с его помощью договорились, что любое число в степени 0 это 1.

Вот тут начинается самое интересное. JavaScript тоже поддерживает IEEE (0.1+0.2!=0.3), но в нем 1/0 это бесконечность, а не ошибка деления на 0.

В итоге, мы имеем (все примеры для python):

1. Выброс ошибки при некорректных действиях

2. Возврат неправильных значений

3. Возврат специальных значений:

На мой взгляд это вносит путаницу.

Буквально сегодня заметил интересное поведение PHP:

Я категорически против 2 варианта и поддерживаю, наверное, 1.

Потому что, как показывает пример с PHP, использовать inf и nan нужно с осторожностью. А как думаете Вы?

Источник

Модуль Math в Python

P ython библиотека math содержит наиболее применяемые математические функции и константы. Все вычисления происходят на множестве вещественных чисел.

Синтаксис и подключение

Чтобы подключить модуль, необходимо в начале программы прописать следующую инструкцию:

Теперь с помощью точечной нотации можно обращаться к константам и вызывать функции этой библиотеки. Например, так:

Константы модуля Math

math.pi Представление математической константы π = 3.141592…. «Пи» — это отношение длины окружности к её диаметру.

math.tau Число τ — это отношение длины окружности к её радиусу. Т.е

math.inf Положительная бесконечность.

math.nan NaN означает — «не число».

Список функций

Теоретико-числовые функции и функции представления

math.ceil() Функция округляет аргумент до большего целого числа.

Решим задачу : На столе лежат шесть рубинов. Сколько существует способов выбрать два из них?

💭 Можете подставить числа в формулу, и самостоятельно проверить правильность решения.

math.copysign() Функция принимает два аргумента. Возвращает первый аргумент, но со знаком второго.

print(math.copysign(-6, 2)) > 6.0

math.fabs() Функция возвращает абсолютное значение аргумента:

math.factorial() Вычисление факториала. Входящее значение должно быть целочисленным и неотрицательным.

print(math.fmod(75, 4)) > 3.0

math.frexp(num) Возвращает кортеж из мантиссы и экспоненты аргумента. Формула:

, где M — мантисса, E — экспонента.

print(math.frexp(10)) > (0.625, 4) # проверим print(pow(2, 4) * 0.625) > 10.0

math.fsum() Вычисляет сумму элементов итерируемого объекта. Например, вот так она работает для списка:

summable_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(math.fsum(summable_list)) > 15.0

a = 5 b = 15 print(math.gcd(a, b)) > 5

norm = 3 inf = float(‘inf’) print(math.isfinite(norm)) > True print(math.isfinite(inf)) > False

not_inf = 42 inf = math.inf print(math.isinf(not_inf)) > False print(math.isinf(inf)) > True

not_nan = 0 nan = math.nan print(math.isnan(not_nan)) > False print(math.isnan(nan)) > True

math.isqrt() Возвращает целочисленный квадратный корень аргумента, округлённый вниз.

math.ldexp(x, i) Функция возвращает значение по формуле:

возвращаемое значение = x * (2 ** i) print(math.ldexp(3, 2)) > 12.0

math.modf() Результат работы modf() — это кортеж из двух значений:

Задача : Посчитать количество вариантов распределения трёх билетов на концерт Стаса Михайлова для пяти фанатов.

print(math.perm(5, 3)) > 60

Целых 60 способов! Главное — не запутаться в них, и не пропустить концерт любимого исполнителя!

math.prod() Принимает итерируемый объект. Возвращает произведение элементов.

multiple_list = [2, 3, 4] print(math.prod(multiple_list)) > 24

math.remainder(m, n) Возвращает результат по формуле:

Результат = m – x * n,

где x — ближайшее целое к выражению m/n число.

math.trunc() trunc() вернёт вам целую часть переданного в неё аргумента.

Степенные и логарифмические функции

1 аргумент: вернёт значение натурального логарифма (основание e ):

2 аргумента: вернёт значение логарифма по основанию, заданному во втором аргументе:

print(math.log(16, 4)) > 2.0

math.log1p() Это натуральный логарифм от аргумента (1 + x) :

print(math.log(5) == math.log1p(4)) > True

math.pow(a, b) Функция выполняет возведение числа a в степень b и возвращает затем вещественный результат.

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

math.sqrt() Возврат квадратного корня из аргумента

nan в питоне что это. Смотреть фото nan в питоне что это. Смотреть картинку nan в питоне что это. Картинка про nan в питоне что это. Фото nan в питоне что это

Тригонометрические функции

math.acos() Функция возвращает арккосинус в радианах:

math.asin() Возврат арксинуса (угол в радианах):

# π/2 print(math.asin(1)) > 1.5707963267948966

# π/4 print(math.atan(1)) > 0.7853981633974483

math.cos() Косинус угла, который следует указывать в радианах:

print(math.hypot(3, 4)) > 5.0

math.sin() Функция вернёт синус угла. Угол следует задавать в радианах:

math.tan() Тангенс угла. Аргумент указываем в радианах.

Угловые преобразования

math.degrees() Функция переводит радианное значение угла в градусы.

math.radians() Наоборот: из градусов — в радианы.

# функция отрабатывает прямо, как по табличке синусов =) print(math.radians(30)) > 0.5235987755982988 print(math.pi / 6) > 0.5235987755982988

Гиперболические функции

Гиперболические функции являются аналогами тригонометрических и тесно с ними связаны. Но тригонометрические функции основаны на окружностях, а гиперболические, соответственно, на гиперболах.

Для Python все они принимают один аргумент — точку, в которой вычисляется значение функции.

Источник

Присваивая переменной значение NaN в Python и NumPy без

большинство языков имеют константу NaN, которую можно использовать для присвоения переменной значения NaN. Может ли python сделать это без использования numpy?

6 ответов:

обратите внимание, что проверка, чтобы увидеть, если две вещи, которые NaN равны друг другу всегда будет возвращать false. Отчасти это связано с тем, что две вещи, которые «не являются числом», не могут (строго говоря) быть равны друг другу-см. что обоснование для всех сравнений, возвращающих false для значений IEEE754 NaN? для получения более подробной информации.

вместо этого используйте math.isnan(. ) если нужно определить, является ли значение NaN или нет.

кроме того, точная семантика == операция над значением NaN может вызвать тонкие проблемы при попытке сохранить NaN внутри типов контейнеров, таких как list или dict (или при использовании пользовательских типов контейнеров). Смотрите проверка на NaN наличие в контейнере для более подробной информации.

вы также можете построить числа NaN с помощью Python decimal модуль:

math.isnan(. ) также будет работать с десятичными объектов.

, вы не может построить NaN числа в Питоне фракции модуль:

делаешь Fraction(‘Inf’) или Fraction(float(‘inf’)) не разрешается и будет выдавать исключение, так же, как Нан.

если вы хотите быстрый и простой способ проверить, если число не является ни NaN, ни бесконечным, вы можете использовать math.isfinite(. ) начиная с Python 3.2+.

если вы хотите сделать подобные проверки с комплексными числами, то cmath модуль содержит аналогичный набор функций а константы как то math модуль:

вы можете аналогичным образом создавать значения NaN для десятичных чисел.Десятичный.:

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *