importmath a=float('nan')b=math.nanprint(math.isnan(a))# Trueprint(math.isnan(b))# True 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 虽然nan代表的是“Not a Number”,但是在Python中nan和任何其他值都不相等,即使是nan本身。这是因为nan代表的是一个未知或无效的值,无法与其他任
1. 判断一个浮点数是否不存在 在Python中,我们可以使用math模块中的isnan()函数来判断一个浮点数是否为NaN(Not a Number)。 importmathdefis_nan(num):returnmath.isnan(num) 1. 2. 3. 4. 上述代码中,我们定义了一个函数is_nan()来判断一个浮点数是否为NaN。首先,我们引入了math模块。然后,使用isnan(...
# 特殊浮点数值h =float('inf')i =float('-inf')j =float('nan')print(h, i, j) # 输出:inf -inf nan 这段代码主要介绍了Python中浮点数的运算和操作。 首先,代码导入了math模块,该模块提供了一系列数学运算的函数和常量。 然后,定义了两个浮点数a和b...
a=float('nan')b=float('NaN')c=float('NAN')print(a==b==c)# 输出:True,三个表示法都相等print(math.isnan(a))# 输出:True,使用math.isnan()函数判断是否为nan d=1.0/0.0# 无效的除法运算print(d)# 输出:inf,无穷大print(d==float('inf'))# 输出:True,判断是否为无穷大print(d==float('...
NaN是Not a Number的缩写,表示不是一个数字。NaN通常用于表示浮点数运算结果未定义或不可表示的值,比如无穷大、无穷小等。在Python中,可以使用float(‘nan’)来创建NaN值。处理包含NaN的浮点数时,需要注意一些特殊的数学运算规则,比如NaN与任何数字相加都等于NaN。在实际应用中,处理None/NULL/NaN时需要遵循一定的...
有正无穷和负无穷之分。它们的运算“基本”符合数学规则 ⁽⁴⁾`inf == inf` 为Truenan是 not a number 的缩写,意为“不是一个数”当 Python 收到一些数学上的未定式的时候,结果就是 nan。例如:nan 不等于其他任何值,即便是它本身 (3)float 的内置方法...
在实际项目中我们需要对浮点数的无穷大、负无穷大或NaN(not a number)进行判断测试。在Python中没有特殊的语法来表示这些特殊的浮点值,但是它们可以通过float来创建: a =float("inf") b =float("-inf") c =float("nan")print(a, b, c)# inf -inf nan ...
其中,order_nos是订单列表,而在Python 3环境下运行时会提“TypeError:'float' object cannot be interpreted as an integer”错误,意思是float类型不能解释为int类型。这是因为在Python 3中,int和long统一为int类型,int 表示任何精度的整数。在以前的Python 2版本中,如果参数是int或者是long的话,就会返回相除后结果...
经过一些搜索,发现NumPy提供一个相对更高精度的数值类型numpy.float128()(或者numpy.longdouble(), numpy.longfloat()),根据字面意思就是128位精度的浮点数。经过测试,它的精度确实比64位“稍高”,如下图所示,可以看到,使用了numpy.float128()之后,输出的结果更加接近真实值0.3。 这会导致什么问题?在大多数情况...
当指数位全部是1,小数位不全为0时,定义V=Nan(not a number)。 这时可以对照书上的图2.23计算一下8位浮点格式下的数据。 一些重要的32位单精度浮点数就可以计算出来(以正数为例): 1、0。指数位和小数位都为0; 2、最小非规格化数。E=1-Bias=1-127=-126,M=f的最小值为[00...01],所以V=M×2E=...