dask.array.isfinite

dask.array.isfinite¶

dask.array.isfinite(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'isfinite'>¶

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Dask 版本可能存在一些不一致性。

测试逐元素是否为有限值（不是无穷大且不是非数值）。

结果以布尔数组的形式返回。

参数

xarray_like: 输入值。
出ndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选: 存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
哪里类似数组, 可选: 此条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，out 数组将被设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回

yndarray, bool: 当 x 不是正无穷、负无穷或 NaN 时为真；否则为假。如果 x 是标量，则这是一个标量。

参见

isinf, isneginf, isposinf, isnan

注释

非数字、正无穷和负无穷被认为是非有限的。

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点数算术标准 (IEEE 754)。这意味着非数字 (Not a Number) 不等于无穷大。同样，正无穷大不等于负无穷大。但无穷大等于正无穷大。如果 x 是标量输入时还提供了第二个参数，或者第一个和第二个参数具有不同的形状，则会导致错误。

示例

>>> import numpy as np  
>>> np.isfinite(1)  
True
>>> np.isfinite(0)  
True
>>> np.isfinite(np.nan)  
False
>>> np.isfinite(np.inf)  
False
>>> np.isfinite(-np.inf)  
False
>>> np.isfinite([np.log(-1.),1.,np.log(0)])  
array([False,  True, False])

>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])  
>>> y = np.array([2, 2, 2])  
>>> np.isfinite(x, y)  
array([0, 1, 0])
>>> y  
array([0, 1, 0])

dask.array.iscomplex

dask.array.isin