当存在nan值时，为什么这个list vs array evaluation返回false？

Question

考虑一下这个简单的评估：

import numpy as np

aa = np.array([[np.nan, np.nan], [1.64, 0.0784]]) 
bb = [[np.nan, np.nan], [1.64, 0.0784]]

np.all(aa == bb)

它返回False，即使aa数组等于bb列表。如果我对aa, bb中的每个元素都这样做，我会得到：

np.all(aa[0] == bb[0])
False
np.all(aa[1] == bb[1])
True

这意味着这里的问题是nan值。为什么会这样

Answer 1

根据定义，nan与任何对象（使用内置操作数）相比，返回False。尤其是，np.nan == np.nan返回False

但是请注意，!=被定义为==的否定，因此我们得到：

>>> import numpy as np
>>> np.nan == np.nan
False
>>> np.nan != np.nan
True

您可以直接使用

>>> np.isnan(np.nan)
True