在Python中,np.nan
表示一个缺失值或不可用的值。由于缺失值的特殊性质,它与任何其他值(包括自身)的比较都会返回False,这也是为什么assert np.nan == np.nan
会导致错误的原因。
这种行为是由于浮点数的特性所决定的。在计算机中,浮点数的表示是有限的,无法精确地表示无限的小数。因此,浮点数的比较通常会涉及到一些近似值的计算。而np.nan
被视为一个特殊的非数值,它与其他任何值的比较都被认为是不确定的,因此返回False。
如果需要判断一个值是否为np.nan
,应该使用np.isnan()
函数来进行判断,而不是直接使用等号进行比较。例如,可以使用assert np.isnan(np.nan)
来判断np.nan
是否为np.nan
。
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