Python numpy.nan和逻辑函数：错误的结果

Question

当尝试对可能包含nan值（如numpy中定义）的数据求逻辑表达式时，我得到一些令人惊讶的结果。

我想了解为什么会出现这种结果以及如何实施正确的方法。

我不明白的是为什么这些表达式求值的价值：

from numpy import nan

nan and True

>>> True

# this is wrong.. I would expect to evaluate to nan

True and nan

>>> nan

# OK

nan and False

>>> False

# OK regardless the value of the first element 

# the expression should evaluate to False

False and nan

>>> False

#ok

同样适用于or：

True or nan

>>> True #OK

nan or True

>>> nan #wrong the expression is True

False or nan

>>> nan #OK

nan or False

>>> nan #OK

如何实现（以有效的方式）正确的布尔函数，同时处理nan值？

Answer 1

在评估包含的逻辑表达式时and，我们必须评估and运算符两侧都存在的表达式。而对于or运算符，如果第一个表达式为True，则无需检查第二个表达式的正确性例如，在评估表达式时2>2 and 3==3，首先我们应该检查第一个表达式是否2>2为True。如果第一个表达式为False，则由于AND运算符而无需检查第二个表达式，并且该表达式的结果将为FALSE，因为第一个表达式为FALSE。而如果表达式为2==2 AND 3==3，则由于第一个表达式2==2为True，则我们无需检查第二个表达式的正确性，并且由于此处第二个表达式也为True，因此输出为TRUE。在中nan and True，由于nan是True且由于AND运算符，所以python现在将评估第二个表达式并返回第二个表达式的值。因此，在这里您将获得TRUE输出。将相同的逻辑应用于时True and nan，您可以期望将其nan作为输出。在ORoperator中，如果我们看第一个表达式就足够了，因此“True or nan将返回True