检查numpy数组是否与特定NaN相等

Question

在大多数浮点表示中，可能存在几种不同类型的NaN（例如，安静NaN、信令NaN等）。我想在努比也是这样。我有一个NaN的特定位表示，用C定义并导入python。我希望测试数组是否完全包含这种特定的浮点位模式。有办法吗

注意，我想测试数组是否包含这个特定的NaN，而不是它通常是否包含NaN

Answer 1

Numpy允许您直接访问阵列中的字节。对于一个简单的情况，您可以直接将NAN视为整数：

quiet_nan1 = np.uint64(0b0111111111111000000000000000000000000000000000000000000000000000)

x = np.arange(10, dtype=np.float64)
x.view(np.uint64)[5] = quiet_nan1

x.view(np.uint64)

现在，您可以比较精确NaN的位模式的元素。此版本将保留形状，因为元素大小相同

一个更通用的解决方案是使用字节，该解决方案允许您使用在大多数系统上没有相应整数模拟的float128类型：

quiet_nan1l = np.frombuffer((0b01111111111111111000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000).to_bytes(16, 'big'))

x = np.arange(3 * 4 * 5, dtype=np.float128).reshape3, 4, 5)
x.view(np.uint8).reshape(*x.shape, 16)[2, 2, 3, :] = quiet_nan1l

x.view(np.uint8).reshape(*x.shape, 16)

最后的整形不是严格必要的，但非常方便，因为它将沿最后一个维度隔离原始阵列元素

在这两种情况下，修改视图都会修改原始阵列。这是一个观点

当然，如果不用说（这就是我为什么这么说的原因），这适用于您可能想要分配或测试的任何其他位模式，而不仅仅是NaN