numpy.isfinite

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

测试逐元素是否为有限值（不是无穷大且不是非数字）.

结果以布尔数组的形式返回.

参数:

xarray_like

输入值.

outndarray, 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.如果未提供或为 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.

wherearray_like, 可选

这个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

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:

yndarray, bool

当 x 不是正无穷大、负无穷大或 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

备注

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,则会出现错误.

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])