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

xarray_like

Вводные значения.

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Место, в которое будет сохранён результат. Если указано, его форма должна соответствовать форме входящих данных. Если не указано или равно None, возвращается новый массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по входным данным. В местах, где условие истинно, массив out будет задан результатом ufunc. В противном случае массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если массив out создаётся по умолчанию out=None, места в нём, где условие ложно, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray, bool

Истинно, если x не является положительной или отрицательной бесконечностью, и не NaN; ложно в противном случае. Это скалярное значение, если x является скаляром.

См. также

isinf, isneginf, isposinf, isnan

Примечания

Числа Not a Number, положительная и отрицательная бесконечность считаются неконечными.

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки арифметики (IEEE 754). Это означает, что Not a Number не эквивалентно бесконечности. Также, положительная бесконечность не эквивалентна отрицательной бесконечности. Но бесконечность эквивалентна положительной бесконечности. Возникают ошибки, если второй аргумент также указан, когда x является скалярным входом, 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])

>>> 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])