python - 为什么 NaN 值使 min 和 max 对顺序敏感？

Question

> import numpy as np

> min(50, np.NaN)
50   
> min(np.NaN, 50)
nan

（同样的行为发生在max）

我知道我可以通过使用来避免这种行为numpy.nanmin。但是当顺序颠倒时，是什么导致了变化呢？min对输入顺序敏感吗？

标签： pythonnumpynan

Answer 1

Yesnan破坏了正确的顺序，因为它总是比较为False. 很多事情nan都不一致：

In [2]: 3.0 < float('nan')
Out[2]: False

In [3]: float('nan') < 3.0
Out[3]: False

In [4]: float('nan') == 3.0
Out[4]: False

min并且max只能为您提供一致的结果，即您正在使用定义明确的排序，如果可以的话，数字类型不是nan