NaNs confronto uguali in Numpy

Question

Si consideri il seguente script:

import numpy as np 

a = np.array([np.nan], dtype=float) 
b = np.array([np.nan], dtype=float) 
print a == b 

a = np.array([np.nan], dtype=object) 
b = np.array([np.nan], dtype=object) 
print a == b 

Sulla mia macchina Questo stampa

[False] 
[ True] 

Il primo caso è chiaro (as per IEEE-754), ma quello che sta succedendo nel secondo caso ? Perché i due NaNs sono paragonabili?

Python 2.7.3, Numpy 1.6.1 su Darwin.

Answer 1

sulle versioni più recenti di NumPy si riceve questo avviso:

FutureWarning: numpy equal will not check object identity in the future. The comparison did not return the same result as suggested by the identity (`is`)) and will change. 

mia ipotesi è che NumPy sta usando id test come una scorciatoia, per object tipi per poi scendere a __eq__ prova, e dal momento che

>>> id(np.nan) == id(np.nan) 
True 

restituisce vero.

se si utilizza float('nan') anziché np.nan il risultato sarebbe diverso:

>>> a = np.array([np.nan], dtype=object) 
>>> b = np.array([float('nan')], dtype=object) 
>>> a == b 
array([False], dtype=bool) 
>>> id(np.nan) == id(float('nan')) 
False