Python Inf和NaN是如何实现的？

作为数学概念，我很清楚

inf

和

nan

实际上是什么。但我真正感兴趣的是它们是如何在编程语言中实现的

在python中，我可以在算术和条件表达式中使用

inf

和

nan

，如下所示：

>>> nan = float('nan')
>>> inf = float('inf')
>>> 1 + inf
inf
>>> inf + inf
inf
>>> inf - inf
nan

这会让我相信python内部对这两个数学量有一个特殊的保留位序列，没有其他数字可以假设这些位置。我的假设正确吗？你能在这方面给我一些启发吗

如果我的假设是正确的，那么这可以很容易地解释：

>>> inf == inf
True

然而，这不是：

>>> nan == nan
False

显然，在数学中，这是正确的答案。但是python怎么知道在这个例子中应该抛出

False

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此外，Python的实现与java或C++的不同之处是什么？

< p>这些不是Python特定的行为，而是浮点标准Python使用（可能是所有的通用语言）。

nan

和

inf

是浮点标准的特殊值。 当然，它们有内部表示（您提到的位序列），但它们的行为并不常见。 这种行为与其他浮点值不同，但IEEE_754对其进行了很好的定义。实现是在指令级处理的。（处理器在其浮点单元电路中处理此问题）

一个特定且不平凡的行为，NaN！=一切，包括它自己

知道了这一点，您可以编写如下内容：

def isNaN(f): return f != f

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通常，浮点运算直接由硬件实现。对于无穷大和NaN，确实存在特殊的位模式，硬件浮点单元可以识别这些位模式

IEEE 64位浮点数是CPython在典型系统中使用的一种，符号为1位，指数为11位，尾数为52位。看

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如果指数包含0B11111111（全部为1），则数字为inf或nan，具体取决于尾数中存储的内容。Python不需要做任何特殊的事情来处理这些情况。无论您是用Python、C、Java还是汇编语言比较数字，都会得到相同的结果。

因为用于比较的浮点计算机指令在将nan与任何东西（包括nan本身）进行比较时返回false。这与标准有关。几乎所有编程语言都使用IEEE 754作为浮点值，它精确地定义了这些特殊值是什么，它们是如何表示的，以及它们在各种操作中的行为。现代cpu:s对此有支持。它不需要“实现”，请阅读相当经典的论文wrt FP math：我认为提及用于比较浮点数的硬件指令是非常有用的，它旨在指示两个操作数不相等，如果其中任何一个是NaN，即使它们具有相同的位模式。作者的问题表明，他们可能认为相同的位模式必然意味着相等，或者至少他们不理解相同的位模式如何可以说是不相等的。谢谢你的回答。这对我来说是有意义的。@EricPostPhischil:这听起来一点用都没有，只是重复了你评论中的信息而已。下一次，如果你有对提问者有用的信息，建议编辑或发表针对提问者的评论。