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 булевой матрицы.

Параметры:

x : array_like Входные значения. out : ndarray, None или кортеж из ndarray и None, необязательно Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не указано или None, возвращается только что выделенная матрица. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную количеству выходных значений. where : array_like, необязательно Значения True указывают на то, что ufunc вычисляется в данной позиции, значения False указывают на то, что значение в выходе должно остаться прежним. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : ndarray, bool Для скалярного входного значения результатом является новое булевое значение с True, если входное значение конечно; в противном случае значение равно False (входное значение равно положительной или отрицательной бесконечности или Not a Number). Для входного массива результатом является булева матрица тех же размеров, что и входной массив, и значения равны True, если соответствующий элемент входного массива конечен; в противном случае значения равны False (элемент равен положительной или отрицательной бесконечности или Not a Number).

См. также

isinf, isneginf, isposinf, isnan

Примечания

Число Not a Number, положительная и отрицательная бесконечность считаются бесконечными.

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей запятой (IEEE 754). Это означает, что Not a Number не эквивалентно бесконечности. Положительная бесконечность также не эквивалентна отрицательной бесконечности. Но бесконечность эквивалентна положительной бесконечности. Возникают ошибки, если второй аргумент также задан при x является скалярным входным значением или если у первого и второго аргументов 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])

>>> 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])