Python NumPy-以矢量化方式测试等式，包括np.nan、np.nat、np.NZERO和np.PZERO

我基本上想用Numpy编写一个向量化函数，它将在元素方面比较二进制表示和所涉及数组的数据类型

比如说,

• f（np.nan，np.nan）

  应该是

  True

• f（np.datetime64（'NaT'），np.nan）

  应该是

  False

• f（np.datetime64（'NaT'），np.datetime64（'NaT'））

  应该是

  True

• f（np.NZERO，np.PZERO）

  应为

  True

  在具有相同二进制表示形式的平台上，否则为

  False

• 任何其他奇怪的例外（？）

此外，该函数应该矢量化、快速（C速度），并且至少“看起来”像一个

ufunc

，因为它应该支持通过阵列进行广播和串接

我已经试过了，但它不适用于

NaT

，等等：

下面需要熊猫，我不想这样做，它们将使

NaN==NaT

我可以将

np.isnat

添加到问题1中，但这无法比较对象的精度

---

所有这些都不能做NZERO/

PZERO

这件事。

似乎比较底层的

视图

正是我想要的：

def compare(x, y):
    x, y = np.broadcast_arrays(x, y)
    dtx = x.dtype
    dty = y.dtype
    if dtx != dty:
        return np.zeros(x.shape, dtype=bool)
    xv = x.view((np.uint8, x.itemsize))
    yv = y.view((np.uint8, y.itemsize))
    return np.all(xv == yv, axis=-1)

---

因此，它不是一个代码编写服务。向我们展示您所做的尝试，并就您遇到的单个问题提出具体问题。@PaulH我编辑此项以展示我在现有解决方案中遇到的问题。您是否知道存在多个NaN表示？大约有900亿。如果您正在比较两个不同的NAN，会发生什么情况？@user2357112我不知道，但感谢您提醒我。无论如何，就像我说的，我只想要二进制表示。

'uint8'

的拼写更好。

np.uint8

@Eric很好！不幸的是，我注意到这不适用于标量和0-d数组。如果您有更好的答案，请随时发布，我会接受。我已经修改了它以支持标量，并实现了您的建议，@Eric。您还可以使用

xv=x.view（（np.uint8，x.itemsize））

，它适用于0d数组