Python 为什么在numpy中'nan==nan'为假而[nan]中的nan为真？

虽然问题的第一部分（在标题中）已经被回答了好几次（即），但我不明白为什么第二部分的工作方式是这样的（受这个问题的启发）

即：

>> nan == nan
False

>> nan in [nan]
True

---

考虑@DSM答案的问题解释性附录。那么，为什么

float（“nan”）

的行为不同于

nan

？它不应该再次评估为simple

nan

吗？为什么解释器会这样做

>> x = float("nan")
>> y = nan
>> x
nan
>> y
nan
>> x is nan, x is float("nan"), y is nan
(False, False, True)

基本上，它在第一种情况下引用相同的泛型

nan

，但在第二种情况下创建单独的对象：

>> nans = [nan for i in range(2)]
>> map(id, nans)
[190459300, 190459300]
>> nans = [float("nan") for i in range(2)]
>> map(id, nans)
[190459300, 190459301]

---

nan

不等于

nan

是

nan

定义的一部分，因此这一部分很简单

至于[nan]中的

nan是真的，那是因为在列表中包含的相等性之前先测试身份。您正在比较相同的两个对象

如果您使用两个不同的
nan
s尝试相同的操作，则会得到错误：

>>> nans = [float("nan") for i in range(2)]
>>> map(id, nans)
[190459300, 190459284]
>>> nans
[nan, nan]
>>> nans[0] is nans[1]
False
>>> nans[0] in nans
True
>>> nans[0] in nans[1:]
False


您的附录实际上与
nan
没有太多关系，这就是Python的工作原理。一旦您了解到
float（“nan”）
没有义务返回一些nan单例，并且
y=x
不会复制
x
，而是将名称
y
绑定到
x
命名的对象，就没有什么可以得到的了。
Hmm。。。为什么第一个例子中的nan是相同的？为什么它们不初始化为两个不同的对象？因为[x]

中的

x=nan

和

nan仍然返回
True
@sashkello:您指的第一个示例是什么？你的
nan==nan
nan
命名一个特定的对象（在本例中，我非常确定它是
np.nan
）。不管你说了多少次这个名字，它仍然指的是同一个对象：没有进行初始化。类似地，
x=nan
不会复制
nan
，它只是将
x
命名为一个新名称，并表示它命名的对象也是由
nan
命名的。例如，在这样做之后尝试
x是nan
。我只是不明白这与float（“nan”）有什么不同？楠有不同的“口味”吗？否则，正如我所理解的，float（“nan”）仍然应该返回nan，这也是同一个对象，不是吗？我想了解为什么[nan]

中的nan与[float（“nan”）中的'nan不同？口译员如何知道列表中的nan是以不同的方式获得的？我也不明白为什么[float（“nan”）中的float（“nan”）在这种情况下是错误的……不，正如我在原始问题中所说，nan不是唯一的对象。看看上面的记录：两个

nan

s有不同的ID，

nans[0]是nans[1]

是False<[nan]中的code>nan是正确的，因为它基本上是

any（x是nan或x==nan表示[nan]中的x]）

x为nan

为真，因此

x==nan

为假并不重要。[float（“nan”）]中应用于

nan的相同规则给出了
x是nan
是False（它们是不同的对象），并且
x==nan
仍然是False<[float（“nan”）]

中的code>float（“nan”）给出False，因为它们是两个独立的nan。@sashkello，这并不重要，但确实有不同风格的nan，也有行为相同的信令nan。在您的附录中，

float（“nan”）

总是创建一个新对象。您正在测试的

nan

是一个预先存在的对象，它永远不会与新创建的对象具有相同的ID。Python中的赋值总是简单地引用原始对象<代码>a=b；a是b将始终返回

True

，无论

b是什么。