Python 为什么“max”和“min”对numpy.nan有如此奇怪的行为？

我不小心在

max

、

min

和

numpy.nan

中发现了一些奇怪的行为，我很好奇引擎盖下面发生了什么

考虑在python3中运行的以下代码：

import numpy as np

max(np.nan, 0)     # outputs nan 
max(np.nan, 10000) # outputs nan
max(0, np.nan)     # outputs 0
max(10000, np.nan) # outputs 10000

我已经使用了很多值，似乎第一个给定的值总是返回的值。使用

min

可以观察到相同的行为。我本来希望输出总是

nan

，甚至抛出一个错误，但这是完全出乎意料的

Math.nan

做同样的事情

---

我对这种行为很好奇——有人有什么想法吗？

编写自己版本的

max

。请记住，

NaN

将导致任何较大、相等或较小的比较返回

False

。比如说,

def my_max(iter):
    result = iter[0]
    for val in iter[1:]:
        if result < val:
            result = val
    return result

---

max

对浮点或NaN一无所知。它假设参数之间实际上存在一种排序关系，当没有这种关系时，它可能会产生无意义的结果，就像NaN的情况一样

numpy.max

的行为更合理：

>>> numpy.maximum(numpy.nan, 1)
nan
>>> numpy.maximum(1, numpy.nan)
nan

---

@sascha他正在调用标准Python

min

和

max

，他的论点对此很有意义。这里没有具体的numpy。对于

math.nan

，或

decimal.decimal（'nan'）

，或任何遵循定义的nan语义的操作，都会得到相同的行为。（好的，

Decimal

和

numpy

允许您为NaN行为配置IEEE样式的标志，并且默认情况下您正在使用信令NaN，因此您可以使其升高，例如，

invalidooperation

来自

Decimal

）您甚至可以使用与NaN不同的语义创建一个完全不同的类型，除非它们定义了一个“安静”的偏序，并产生了类似的奇怪之处。

>>> numpy.maximum(numpy.nan, 1)
nan
>>> numpy.maximum(1, numpy.nan)
nan