Python Numpy:np.finfo并没有像人们期望的那样失败

我使用numpy.iinfo和np.finfo来测试给定的类型或值是对应于整数还是浮点。处理无时有一种奇怪的行为

如预期的那样，以下操作失败：

 np.iinfo(None)

然而

 np.finfo(None)

没有，正如我所预料的那样。那是虫子吗？

---

当type（None）返回NoneType时，np.finfo应该像np.iinfo一样失败。

从纯技术层面上，我们可以通过查看

相关的片段可能是

@set_module('numpy')
class finfo(object):

<--snip-->   

    def __new__(cls, dtype):
        try:
            dtype = numeric.dtype(dtype)
        except TypeError:
            # In case a float instance was given
            dtype = numeric.dtype(type(dtype))

@set_模块（'numpy'））
类finfo（对象）：
定义新（cls，数据类型）：
尝试：
dtype=数字。dtype（dtype）
除类型错误外：
#如果给出了一个float实例
dtype=numeric.dtype（type（dtype））

您看到的行为是

np.dtype（None）

对

dtype（'float64'）

求值的结果，我觉得这本身并不是100%自然的。其他人（包括开发人员）似乎是这样。比如说

哦，好吧，我们可能不赞成使用dtype（None），它看起来很漂亮 没用，但我不知道是否值得这么麻烦

---

基于这一讨论，并从上面的代码来看，

None

的处理方式确实有点出乎意料，但这只是我有根据的猜测。

从纯技术层面上，我们可以通过查看

相关的片段可能是

@set_module('numpy')
class finfo(object):

<--snip-->   

    def __new__(cls, dtype):
        try:
            dtype = numeric.dtype(dtype)
        except TypeError:
            # In case a float instance was given
            dtype = numeric.dtype(type(dtype))

@set_模块（'numpy'））
类finfo（对象）：
定义新（cls，数据类型）：
尝试：
dtype=数字。dtype（dtype）
除类型错误外：
#如果给出了一个float实例
dtype=numeric.dtype（type（dtype））

您看到的行为是

np.dtype（None）

对

dtype（'float64'）

求值的结果，我觉得这本身并不是100%自然的。其他人（包括开发人员）似乎是这样。比如说

哦，好吧，我们可能不赞成使用dtype（None），它看起来很漂亮 没用，但我不知道是否值得这么麻烦

基于以上讨论和代码，处理

None

的方式确实有点出乎意料，但这只是我的猜测