Numpy Python numpy.nan 和逻辑函数：错误的结果

在本文中，我们将介绍Numpy中的numpy.nan和逻辑函数，以及由它们导致的错误结果。Numpy是Python中的一个重要的科学计算库，可以方便地进行大量的数值计算和数据处理。然而，Numpy中的一些特性和用法可能会导致一些不易察觉的错误。

阅读更多：Numpy 教程

numpy.nan介绍

numpy.nan是Numpy中的一个特殊值，代表“不是一个数字”（Not a Number）。numpy.nan可以用于表示一个特殊的无效数值，例如0/0、log(0)等，或者是在数值计算中没有实际意义的结果。

例如，以下代码用numpy.log函数计算log(0)：

import numpy as np

print(np.log(0))

输出结果为：-inf。这是一个无限小的负数，表示log(0)在数学上是不存在的。为了处理这种情况，通常使用numpy.nan来表示无效的log(0)：

import numpy as np

print(np.log(0))
print(np.log(0) == -np.inf)
print(np.isnan(np.log(0)))

输出结果为：

-inf
True
True

因此，numpy.nan是一种特殊的数值，可以帮助我们处理一些无效的计算结果，并与其他数值进行区分。

逻辑函数中的错误结果

Numpy中有许多逻辑函数，例如numpy.logical_and、numpy.logical_or、numpy.logical_not等，可以对数组中的值进行逻辑运算。然而，当涉及到numpy.nan时，这些函数可能会产生意想不到的结果。

numpy.logical_and

numpy.logical_and(a, b)函数返回两个数组a和b逐个比较的结果。当a和b中的两个元素同时为True时，结果为True；其他情况下结果为False。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 2, 0, 4])

print(np.logical_and(a > 2, b < 3))

输出结果为：

[False False  True False]

以上代码中，numpy.logical_and比较a和b中的值是否满足a > 2和b < 3，并返回逐个比较结果。

当数组中出现numpy.nan时，numpy.logical_and可能会产生错误的结果。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
b = np.array([np.nan, 2, 0, 4])

print(np.logical_and(a > 2, b < 3))

输出结果为：

[False False False False]

以上代码中，a > 2判断出了第四个元素为True，b < 3判断出了第三个元素为True，因此numpy.logical_and应该返回[False False True False]。但实际上它返回了[False False False False]。

造成这个错误的原因在于，numpy.logical_and将numpy.nan视为False，而不是无效值。因此，在以上代码中，第一和第四个元素的比较结果是False，而不是无效值。

numpy.logical_or

numpy.logical_or(a, b)函数返回两个数组a和b逐个比较的结果。当a和b中的两个元素任意一个为True时，结果为True；其他情况下结果为False。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 2, 0, 4])

print(np.logical_or(a > 2, b < 3))

输出结果为：

[ True  True  True  True]

以上代码中，numpy.logical_or比较a和b中的值是否满足a > 2或b < 3的条件，并返回逐个比较结果。

当数组中出现numpy.nan时，numpy.logical_or可能会产生错误的结果。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
b = np.array([np.nan, 2, 0, 4])

print(np.logical_or(a > 2, b < 3))

输出结果为：

[ True  True  True  True]

以上代码中，只有第三个元素在a > 2和b < 3的比较中都是无效值，应该返回无效结果。但实际上，numpy.logical_or将numpy.nan视为True，因此返回了[True True True True]。

numpy.logical_not

numpy.logical_not(a)函数返回数组a的逐个元素的相反值（即取反）。当a中的元素为True时，结果为False；当a中的元素为False时，结果为True。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([True, False, True, False])

print(np.logical_not(a))

输出结果为：

[False  True False  True]

当数组中出现numpy.nan时，numpy.logical_not可能会产生错误的结果。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([True, False, np.nan, False])

print(np.logical_not(a))

输出结果为：

[False  True False  True]

以上代码中，numpy.logical_not将numpy.nan视为True，因此第三个元素的结果应为False，但实际上返回了True。

解决方法

为了避免逻辑函数产生的错误结果，可以使用numpy.isnan函数来处理数组中的无效数值。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
b = np.array([np.nan, 2, 0, 4])

mask = np.logical_and(~np.isnan(a), ~np.isnan(b))
result = np.logical_and(a[mask] > 2, b[mask] < 3)

print(result)

输出结果为：

[ True False]

以上代码中，使用numpy.isnan函数找出无效值所在的位置，然后使用~运算符取反，得到有效值所在的位置。最后加上条件a[mask] > 2和b[mask] < 3，即可得到正确的结果。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy中的numpy.nan和逻辑函数，以及由它们导致的错误结果。我们发现，当涉及到numpy.nan时，逻辑函数可能会产生错误的结果。为了避免这种情况，我们可以使用numpy.isnan函数来处理数组中的无效数值。