numpy.isfinite#

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

逐元素测试有限性（不是无穷大且不是非数字）。

结果以布尔数组形式返回。

参数:

x类数组: 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，其形状必须与输入广播后的形状一致。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
where类数组，可选: 此条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 的结果。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 创建了一个未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。
**kwargs: 有关其他仅限关键字的参数，请参阅ufunc 文档。

返回:

yndarray, 布尔值: 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，则结果为标量。

另请参阅

isinf, isneginf, isposinf, isnan

注意

非数字（NaN）、正无穷大和负无穷大都被视为非有限值。

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。这意味着非数字不等于无穷大。正无穷大也不等于负无穷大。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，或者第一个和第二个参数的形状不同，则会产生错误。

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])