NumPy 1.14 - numpy.isnan()

numpy.isnan




numpy

numpy.isnan

numpy.isnan(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'isnan'>

NaN के लिए तत्व-वार का परीक्षण करें और एक बूलियन सरणी के रूप में वापस लौटें।

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट सरणी

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

y : ndarray या बूल

स्केलर इनपुट के लिए, परिणाम वैल्यू के साथ एक नया बूलियन है यदि इनपुट NaN है; अन्यथा मूल्य गलत है।

सरणी इनपुट के लिए, परिणाम इनपुट के समान आयामों का बूलियन सरणी है और यदि इनपुट का संगत तत्व NaN है तो मान सत्य हैं; अन्यथा मूल्य गलत हैं।

यह भी देखें

isinf , isneginf , isposinf , isfinite , isnat

टिप्पणियाँ

NumPy Arithmetic (IEEE 754) के लिए बाइनरी फ्लोटिंग-पॉइंट के लिए IEEE मानक का उपयोग करता है। इसका मतलब है कि नॉट नंबर एक अनंत के बराबर नहीं है।

उदाहरण

>>> np.isnan(np.nan)
True
>>> np.isnan(np.inf)
False
>>> np.isnan([np.log(-1.),1.,np.log(0)])
array([ True, False, False])