numpy.isfinite#

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

逐元素测试是否为有限数（非无穷大且非非数字）。

结果以布尔数组形式返回。

参数:
xarray_like

输入值。

outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，则它必须具有与输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回新分配的数组。一个元组（仅可作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

wherearray_like, 可选

此条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**kwargs

对于其他仅限关键字的参数，请参阅 ufunc 文档。

返回:
yndarray, bool

如果 x 不是正无穷大、负无穷大或 NaN，则为 True；否则为 false。如果 x 是标量，则这是一个标量。

另请参阅

isinf, isneginf, isposinf, isnan

说明

非数字、正无穷大和负无穷大被认为是非有限数。

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准（IEEE 754）。这意味着非数字不等同于无穷大。此外，正无穷大不等同于负无穷大。但是无穷大等同于正无穷大。如果当 x 是标量输入时也提供了第二个参数，或者如果第一个和第二个参数具有不同的形状，则会导致错误。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.isfinite(1)
True
>>> np.isfinite(0)
True
>>> np.isfinite(np.nan)
False
>>> np.isfinite(np.inf)
False
>>> np.isfinite(-np.inf)
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])
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