numpy.isfinite

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

Проверка элементов на конечность (не бесконечность и не число Not a Number).

Результат возвращается в виде булевого массива.

Параметры:

x : array_like Входные значения. out : ndarray, None, или кортеж ndarray и None, необязательно Место хранения результата. Если задано, оно должно иметь форму, на которую векторизуются входные данные. Если не задано или None, возвращается новый выделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходов. where : array_like, необязательно Значения True указывают на вычисление ufunc в этой позиции, значения False оставляют значение в выходе без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : ndarray, bool Для скалярного входного значения результат — это новый булев массив со значением True, если входное значение конечно, иначе значение False (входное значение — положительная или отрицательная бесконечность, или Not a Number). Для входного массива результат — булев массив с теми же размерами, что и входной массив, со значениями True, если соответствующий элемент входного массива конечен; в противном случае значения равны False (элемент — положительная или отрицательная бесконечность, или Not a Number).

См. также

isinf, isneginf, isposinf, isnan

Примечания

Число Not a Number, положительная и отрицательная бесконечность считаются не конечными.

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей запятой арифметики (IEEE 754). Это означает, что Not a Number не эквивалентно бесконечности. Также, что положительная бесконечность не эквивалентна отрицательной бесконечности. Но бесконечность эквивалентна положительной бесконечности. Возникают ошибки, если второй аргумент также задан, когда x — скалярный вход, или если первый и второй аргументы имеют разные формы.

Примеры

>>> np.isfinite(1)
True
>>> np.isfinite(0)
True
>>> np.isfinite(np.nan)
False
>>> np.isfinite(np.inf)
False
>>> np.isfinite(np.NINF)
False
>>> np.isfinite([np.log(-1.),1.,np.log(0)])
array([False,  True, False], dtype=bool)

>>> 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])