numpy.isinf

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

Проверка на положительную или отрицательную бесконечность по элементам.

Возвращает булеву массив того же размера, что и x, со значением True, где x == +/-inf, и False в противном случае.

Параметры:

x : array_like Входные значения out : ndarray, None или кортеж ndarray и None, необязательно Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, на которую векторизуются входные данные. Если не указано 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 то, что ufunc вычисляется в этом месте, значения False указывают на то, что значение в выходе остается без изменений. **kwargs Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает:

y : bool (скаляр) или булев ndarray Для скалярного входного значения результатом является новый булев массив со значением True, если входное значение равно положительной или отрицательной бесконечности, в противном случае значение равно False. Для массива входных значений результатом является булев массив того же размера, что и входной, со значениями True там, где соответствующий элемент входного массива является положительной или отрицательной бесконечностью, в противном случае значения равны False. Если второй аргумент был задан, результат сохраняется там. Если тип этого массива является числовым типом, результат представляется как нули и единицы, если тип является булевым, то как False и True, соответственно. Возвращаемое значение y является ссылкой на этот массив.

См. также

isneginf, isposinf, isnan, isfinite

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки для арифметики (IEEE 754).

Возникают ошибки, если второй аргумент указан, когда первый аргумент является скаляром, или если первый и второй аргументы имеют разные формы.

Примеры

>>> np.isinf(np.inf)
True
>>> np.isinf(np.nan)
False
>>> np.isinf(np.NINF)
True
>>> np.isinf([np.inf, -np.inf, 1.0, np.nan])
array([ True,  True, False, False])

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