英文:
Python numpy questions: Why does np.all not evaluate to True when given a 2D numpy array populated with NaN (not a number)?
问题
我一直在使用 Python 中的 np.all 进行实验。我已经查看了这里的文档：
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.all.html
我期望下面的 np.all 语句评估为：[True, True, True] 和 True，但它们没有。
我在这里漏掉了什么？
我尝试了以下代码：
import numpy as np
NA = float("NAN")
arrNA = np.array([[NA, NA, NA], [NA, NA, NA], [NA, NA, NA]])
print(np.all(arrNA == NA, axis=0))
#这会打印出[False, False, False]，但np.array中的每个元素都等于NA。为什么不是True？
print(np.all(arr == NA))
#这也打印出false，但np.array中的每个元素都是NA。为什么不是True？
英文:
I've been experimenting with np.all in Python. I've looked at the documentation here:
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.all.html
I'm expecting the np.all statements below to evaluate to: [True, True, True] and True but they don't.
What am I missing here?
I've tried the code below:
import numpy as np
NA = float("NAN")
arrNA = np.array([[NA, NA, NA], [NA, NA, NA], [NA, NA, NA]])
print(np.all(arrNA == NA, axis=0))
#This prints [False, False, False], but every element in the np.array is equal to NA. Why not True?
print(np.all(arr == NA))
#This also prints false, but every element in the np.array is NA. Why not True?
</details>
# 答案1
**得分**: 1
根据IEEE浮点标准，NaN不等于自身：
```python
>>> np.nan == np.nan
False
因此，当您写arrNA == NA时，您会得到一个布尔数组，其中每个元素都是False。
如果您想检查NaN值的存在，您可以使用np.isnan：
>>> np.all(np.isnan(arrNA))
True
英文:
According to the IEEE floating point standard, NaN is not equal to itself:
>>> np.nan == np.nan
False
So when you write arrNA == NA, you get a boolean array where every element is False.
If you want to check for the presence of NaN values, you can use np.isnan:
>>> np.all(np.isnan(arrNA))
True
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