numpy.isinf

麻木的。isinf ( x , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ , signature , extobj ] ) = <ufunc 'isinf'>

按元素测试正无穷大或负无穷大。

返回与x形状相同的布尔数组，其中 True ，否则 False。x == +/-inf

参数：

x类似数组

输入值

out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组，可选

存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无，则返回新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

其中array_like，可选

该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过 default 创建 未初始化的outout=None数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。

**夸格

对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

返回：

y bool （标量）或布尔 ndarray

x正无穷大或负无穷大为真，否则为假。如果x是标量，则这是标量。

也可以看看

isneginf, isposinf, isnan,isfinite

笔记

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。

如果在第一个参数是标量时提供第二个参数，或者如果第一个参数和第二个参数具有不同的形状，则会出现错误。

例子

>>> np.isinf(np.inf)
True
>>> np.isinf(np.nan)
False
>>> np.isinf(np.NINF)
True
>>> np.isinf([np.inf, -np.inf, 1.0, np.nan])
array([ True,  True, False, False])

>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])
>>> y = np.array([2, 2, 2])
>>> np.isinf(x, y)
array([1, 0, 1])
>>> y
array([1, 0, 1])