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python - np.inf 和 float ('Inf' 之间的区别)

coder 2023-05-25 原文

NumPy np.inf 和 float('Inf') 有区别吗？ float('Inf') == np.inf 返回 True，所以看起来它们是可以互换的，所以我想知道为什么 NumPy 定义了自己的“inf”常量，什么时候应该使用一个常量而不是另一个(也考虑到样式问题)？

最佳答案

TL、DR:没有区别，可以互换使用。

除了与 math.inf 和 float('inf') 具有相同的值:

>>> import math
>>> import numpy as np

>>> np.inf == float('inf')
True
>>> np.inf == math.inf
True

它也有相同的类型:

>>> import numpy as np
>>> type(np.inf)
float
>>> type(np.inf) is type(float('inf'))
float

这很有趣，因为 NumPy 也有它自己的浮点类型:

>>> np.float32(np.inf)
inf
>>> type(np.float32(np.inf))
numpy.float32
>>> np.float32('inf') == np.inf  # nevertheless equal
True

所以它与 math.inf 和 float('inf') 具有相同的值和相同的类型，这意味着它是可以互换的。

使用np.inf

的原因
  1. 打字少了:
  • np.inf(6 个字符)
  • math.inf (8 个字符；python 3.5 中的新字符)
  • float('inf')(12 个字符)

这意味着如果您已经导入了 NumPy，与 float('inf')(或 math.inf 相比)每次出现可以节省 6(或 2)个字符)。

  1. 因为它更容易记住。

至少对我来说，记住 np.inf 比我需要用字符串调用 float 容易得多。

此外，NumPy 还为无穷大定义了一些额外的别名:

    np.Inf
    np.inf
    np.infty
    np.Infinity
    np.PINF

它还为负无穷定义了一个别名:

    np.NINF

nan 也一样:

    np.nan
    np.NaN
    np.NAN
  1. 常量就是常量

这一点基于 CPython，在另一个 Python 实现中可能完全不同。

一个 float CPython 实例需要 24 字节:

    >>> import sys
    >>> sys.getsizeof(np.inf)
    24

如果您可以重复使用同一个实例，与创建大量新实例相比，您可能会节省大量内存。当然，如果您创建自己的 inf 常量，这一点是无声的，但如果您不这样做:

    a = [np.inf for _ in range(1000000)]
    b = [float('inf') for _ in range(1000000)]

b 将使用比 a 多 24 * 1000000 字节 (~23 MB) 的内存。

  1. 访问常量比创建变量要快。

     %timeit np.inf
 37.9 ns ± 0.692 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
 %timeit float('inf')
 232 ns ± 13.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

 %timeit [np.inf for _ in range(10000)]
 552 µs ± 15.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
 %timeit [float('inf') for _ in range(10000)]
 2.59 ms ± 78.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

当然，您可以创建自己的常量来反驳这一点。但是，如果 NumPy 已经为您做到了，为什么还要麻烦呢。

关于python - np.inf 和 float ('Inf' 之间的区别)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42315541/

amppythoncodeinffloatnumpy

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