मैंने जटिल infinities के साथ मजेदार परिणाम देखा है।जटिल infinities - मजाकिया reslts - एक numpy बग?
In [1]: import numpy as np
In [2]: np.isinf(1j * np.inf)
Out[2]: True
In [3]: np.isinf(1 * 1j * np.inf)
Out[3]: True
In [4]: np.isinf(1j * np.inf * 1)
Out[4]: False
यह nan संबंधित है। लेकिन अंतिम परिणाम विचित्र है।
क्या यह एक संख्यात्मक बग है? मुझे कुछ भी अलग करना चाहिए?
यह एक NumPy बग नहीं है। numpy.inf एक नियमित रूप से अजगर नाव है, और अजीब परिणाम नियमित अजगर जटिल गुणा एल्गोरिथ्म, जो this है से आते हैं: inf-inf घटाव और 0*inf पैदा करने के लिए
Py_complex
_Py_c_prod(Py_complex a, Py_complex b)
{
Py_complex r;
r.real = a.real*b.real - a.imag*b.imag;
r.imag = a.real*b.imag + a.imag*b.real;
return r;
}
आदानों अनंत वास्तविक या काल्पनिक भागों है, जटिल गुणा जाता है गुणा, परिणामस्वरूप nan घटकों के लिए अग्रणी। हम देख सकते हैं 1j * numpy.inf एक nan घटक और एक inf घटक है कि:
In [5]: 1j * numpy.inf
Out[5]: (nan+infj)
और 1 से परिणाम गुणा दो nan घटकों का उत्पादन:
In [4]: 1j * numpy.inf * 1
Out[4]: (nan+nanj)
'numpy.inf' एक नियमित रूप से नाव, नहीं एक है NumPy वस्तु। पाइथन के अंतर्निहित जटिल प्रकारों में केवल सावधान इंफ/नैन हैंडलिंग नहीं है। – user2357112
इसके बारे में सोचने के लिए आओ, मुझे यकीन नहीं है कि जटिल संख्या गणना के लिए घटकवृत्ति inf/nan कितनी समझ में आता है। आप वास्तव में यह नहीं बता सकते कि 'arg (inf + inf * j)' क्या होना चाहिए, या परिणाम के संकेत क्या होना चाहिए यदि आप इसे '1 + 1j' से गुणा करने का प्रयास करते हैं। ऐसा लगता है कि किसी भी चीज़ के साथ जटिल infinities गुणा तेजी से NaNs उत्पादन होगा। – user2357112