NumPy 2.x 完全指南【九】常量

1. 概述

NumPy 提供了一系列预定义的数学和科学计算常量，比如像 π 、 e 等经常会用到的常数，在需要使用时可直接通过 numpy 模块访问：

​常量名称	​描述	​值（示例）​
np.pi	圆周率	3.141592653589793
np.e	自然对数的底（欧拉数）	2.718281828459045
np.euler_gamma	欧拉-马歇罗尼常数	0.5772156649015329
np.inf	正无穷大	inf
np.NINF	负无穷大	-inf
np.nan	非数字（无效值）	nan
np.PZERO	正零	+0.0
np.NZERO	负零	-0.0
np.newaxis	增加数组维度的别名	None

2. pi（圆周率）

numpy.pi：圆周率 π，精度为双精度浮点数（float64）。

示例：

import numpy as npp = np.pi
print(p) # 3.141592653589793
print(type(p)) # <class 'float'>radius = 5 # 半径
area = p * radius ** 2  # 计算圆面积
print(area) # 78.53981633974483

3. e（欧拉数）

numpy.e：自然对数的底（自然常数、欧拉数），精度为双精度浮点数。

示例：

e = np.e
print(e) # 2.718281828459045
print(type(e)) # <class 'float'>exponential = np.e ** 2
print(exponential) # 7.3890560989306495

4. euler_gamma（欧拉-马歇罗尼常数）

numpy.euler_gamma：欧拉-马歇罗尼常数。

示例：

eg = np.euler_gamma
print(eg) # 0.5772156649015329
print(type(eg)) # <class 'float'>

5. inf（无穷大）

​numpy.inf：正无穷大。
-numpy.inf：负无穷大。

示例：

inf = np.inf
print(inf)  # inf
print(type(inf))  # <class 'float'>_inf = -np.inf
print(_inf)  # -inf
print(type(_inf))  # <class 'float'>

​Python 遵循 IEEE 754 浮点数标准，将 inf 视为浮点数类型的一部分：

• 正无穷大：inf
• 负无穷大：-inf
• 非数字：NaN

NumPy 提供了检测数组中的无穷大元素的相关函数，返回值为布尔数组（True 表示对应位置是无穷大）：

• numpy.isinf：检测数组中所有无穷大元素（包括正无穷和负无穷）。
• numpy.isposinf：检测数组中的正无穷大元素（不包括负无穷）。
• numpy.isneginf：检测数组中的负无穷大元素（不包括正无穷）。

示例：

# 检测数组中所有无穷大元素
arr = np.array([1, 2, np.inf, -np.inf, np.nan])
print(np.isinf(arr))  # 输出：[False False  True  True False]# 检测数组中的正无穷大元素
print(np.isposinf(arr))  # 输出：[False False  True False False]# 检测数组中的负无穷大
print(np.isneginf(arr))  # 输出：[False False False  True False]# 检测数组中的非数字
print(np.isnan(arr))  # 输出：[False False False False  True]# 检测数组中的有限值
print(np.isfinite(arr))  # 输出：[ True  True False False False]

6. nan（非数字）

numpy.nan：非数字（Not a Number），表示未定义或不可表示的值。

示例：

nan = np.nan
print(nan)  # nan
print(type(nan))  # <class 'float'>arr = np.array([1, 2, np.nan])
print(np.isnan(arr))  # 输出: [False False True]

相关函数：

• numpy.isnan：检测数组中的非数字。
• numpy.isfinite：检测数组中的有限值（既不是 inf、-inf 也不是 NaN）。

示例：

# 检测数组中所有无穷大元素
arr = np.array([1, 2, np.inf, -np.inf, np.nan])# 检测数组中的非数字
print(np.isnan(arr))  # 输出：[False False False False  True]# 检测数组中的有限值
print(np.isfinite(arr))  # 输出：[ True  True False False False]

7. newaxis（None）

numpy.newaxis：特殊常量，用于在数组操作中增加新的维度，作用等价于 None。

示例：

# 验证 newaxis 是 None 的别名
np.newaxis is None  # 输出: Truex = np.arange(3)  # 输出: array([0, 1, 2])
#
# 增加新维度（列向量）
x[:, np.newaxis]  # 输出: array([[0], [1], [2]])# 多维扩展
x[:, np.newaxis, np.newaxis]  # 输出: array([[[0]], [[1]], [[2]]])