Python中如何区分不同类型的NaN浮点数

Question

我正在编写 Python 2.6 代码，通过 Windows 中的 COM 与 NI TestStand 4.2 交互。我想为变量创建一个“NAN”值，但如果我传递float('nan')，TestStand会将其显示为IND。

显然，TestStand 区分浮点“IND”和“NAN”值。根据 TestStand 帮助：

• < code>IND 对应于 Visual C++ 中的 Signaling NaN，而
• NAN 对应于 QuietNaN

这意味着 Python 的 float(当通过 COM 传递时，'nan') 实际上是一个Signaling NaN。然而，从我读到的有关Signaling NaN的内容来看，Signaling NaN似乎有点“异国情调”，而Quiet NaN才是你的“常规”NaN。所以我怀疑 Python 是否会通过 COM 传递Signaling NaN。 如何确定 Python float('nan') 是否作为 Signaling NaN 或 Quiet NaN 通过 COM 传递，或者可能不确定？

有什么办法可以使Signaling NaN与QuietNaN或不确定在Python 与其他语言交互时？ （也许使用ctypes？）我认为这将是一个特定于平台的解决方案，在这种情况下我会接受这一点。

更新：在TestStand序列编辑器中，我尝试创建两个变量，一个设置为NAN，另一个设置为IND。然后我把它保存到一个文件中。然后我打开该文件并使用 Python 读取每个变量。在这两种情况下，Python 将它们读取为 nan 浮点数。

Answer 1

我为您挖掘了一些内容，我认为您也许可以结合 Kevin 的摘要图表。它们解释了用于各种 IEEE 754 浮点数的确切位模式。

如果我阅读有关此 IND 确定值的主题，您可能需要注意的唯一一件事是，当直接在 C 代码中赋值时，该值往往会触发某种浮点中断，导致它变成一个普通的 NaN。这反过来意味着那些人被建议在 ASM 而不是 C 中做这种事情，因为 C 抽象了这些东西。因为这不是我的领域，而且我不确定这种值会在多大程度上混乱Python，我想我应该提到它，这样你至少可以留意任何这种奇怪的行为。 （请参阅此问题的已接受答案）。

>>> import struct

>>> struct.pack(">d", float('nan')).encode("hex_codec")
'fff8000000000000'

>>> import scipy
>>> struct.pack(">d", scipy.nan).encode("hex_codec")
'7ff8000000000000'

参考 Kevin 的摘要图表，显示 < code>float('nan') 实际上从技术上讲是不确定值，而 scipy.nan 是 Quiet NaN。

让我们尝试创建一个 Signaling NaN，然后​​验证它。

>>> try_signaling_nan = struct.unpack(">d", "\x7f\xf0\x00\x00\x00\x00\x00\x01")[0]
>>> struct.pack(">d", try_signaling_nan).encode("hex_codec")
'7ff8000000000001'

不，Signaling NaN 会转换为 Quiet NaN。

现在我们尝试直接制作一个Quiet NaN，然后​​验证一下。

>>> try_quiet_nan = struct.unpack(">d", "\x7f\xf8\x00\x00\x00\x00\x00\x00")[0]
>>> struct.pack(">d", try_quiet_nan).encode("hex_codec")
'7ff8000000000000'

这就是如何使用 struct.unpack() 生成正确的 Quiet NaN——至少在 Windows 平台上是这样。

Answer 2

nan 的 CPython 定义

当 Python 报告 nan 时，它来自哪里？

• 的计算结果（特定于平台的值？）
• CPython C 源代码中 Py_NAN
  • 定义为(Py_HUGE_VAL * 0.)
    • 值因平台而异
    • Py_HUGE_VAL 可能被定义为 HUGE_VAL - 它有一条注释表明它应该是 HUGE_VAL，除非在有问题的平台上。
• float('nan') 由 CPython 的 C 源代码中的 Py_NAN 定义。

阅读 Python 和 pywin32 源代码

我查看了 pywin32 的 C 源代码，特别是 win32com，它构成了 Python↔ COM 翻译层。该代码：

• 获取输入对象
• ，调用 PyNumber_Float() 将其转换为 Python float（如果还没有）
• 调用 PyFloat_AsDouble() > 将其转换为纯 C double 值。
  • 这只是返回直接包含在 PyFloatObject 成员 ob_fval 中的 C double。

所以看起来好像我已经从 COM 接口追踪了一个 NaN 到包含 Py_NAN 的普通 C double 类型，无论结果如何是在Windows平台上。

TestStand NAN 值

现在我已经使用 NI TestStand 进行了尝试。首先我尝试了：

quiet_nan = struct.unpack(">d", "\x7f\xf8\x00\x00\x00\x00\x00\x01")[0]
# Set the variable's value in TestStand
locals_prop_object.SetValNumber(var_name, 0, quiet_nan)

但是在 TestStand 中仍然显示为 IND 。然后我创建了一个 TestStand 文件，其中变量设置为 IND 和 NAN，并从 Python 读取值。事实证明，TestStand 的 NAN 的值为 FFFF000000000001。根据 Kevin 的摘要图表，这是一个负安静的NAN。 TestStand 的 IND 确实具有不确定的预期值，FFF8000000000000。

成功

所以，毕竟，我已经成功地从Python在TestStand中设置了一个NAN：

# Make a NAN suitable for TestStand
teststand_nan = struct.unpack(">d", "\xff\xff\x00\x00\x00\x00\x00\x01")[0]
# Set the variable's value in TestStand
locals_prop_object.SetValNumber(var_name, 0, teststand_nan)

Answer 3

约翰·库克（John Cook）就此发表了一篇很好的文章，可能会有所帮助：

• IEEE Python 中的浮点运算

更新：这行不通？

In [144]: import scipy

In [145]: scipy.nan
Out[145]: 1.#QNAN

In [146]: scipy.inf
Out[146]: 1.#INF

In [147]: scipy.inf * 0
Out[147]: -1.#IND

Answer 4

据我所知，认为 NaN 的符号决定它是否安静的想法似乎有些混乱。相反，惯例是尾数的最高有效位决定了这一点。来自维基百科（添加了重点）：

在符合 IEEE 754 标准的浮点存储格式中，NaN 通过 NaN 特有的特定预定义位模式来标识。 符号位并不重要。二进制格式 NaN 用填充有 1（如无穷大值）的指数字段和有效数字字段中的一些非零数字（以使其与无穷大值不同）表示。 1985 年的原始 IEEE 754 标准 (IEEE 754-1985) 仅描述了二进制浮点格式，并没有指定如何标记信令/安静状态。实际上，有效数字段的最高有效位决定 NaN 是信令状态还是静默状态……IEEE 754 标准 (IEEE 754-2008) 的 2008 年修订版对信令/静默状态的编码提出了正式建议。 对于二进制格式，有效数字段的最高有效位应该是“is_quiet”标志。即，如果 NaN 安静，则该位非零；如果 NaN 发信号，则该位为零。。

由于大多数实现都符合 IEEE 754-2008，因此这是您应该遵循的约定。一般来说，您不能计划 NaN 的符号位保持一致，即使对于同一平台上的不同 NaN 也是如此。根据此约定，float('nan') 和 scipy.nan 似乎都是安静的 NaN，至少在上面讨论的情况下是如此。