为什么在numpy`nan == nan`中是假的，而nan在[nan]中是真的？

Question

虽然问题的第一部分（在标题中）已经被回答了几次（即Why is NaN not equal to NaN?），但我不明白为什么第二部分的工作方式（灵感）通过这个问题How to Check list containing NaN）？

即：

>> nan == nan
False

>> nan in [nan]
True

---

考虑@DSM答案的问题的解释性附录。那么，为什么float("nan")的行为与nan不同？它不应该再次评估简单的nan以及为什么解释器会这样做？

>> x = float("nan")
>> y = nan
>> x
nan
>> y
nan
>> x is nan, x is float("nan"), y is nan
(False, False, True)

基本上，它在第一种情况下引用相同的通用nan，但在第二种情况下创建单独的对象：

>> nans = [nan for i in range(2)]
>> map(id, nans)
[190459300, 190459300]
>> nans = [float("nan") for i in range(2)]
>> map(id, nans)
[190459300, 190459301]

Answer 1

nan不等于nan是nan定义的一部分，因此该部分很容易。

至于nan in [nan]为True，那是因为在列表中包含相等性之前会对身份进行测试。你正在比较相同的两个对象。

如果您使用两个不同 nan尝试相同的操作，则会得到错误：

>>> nans = [float("nan") for i in range(2)]
>>> map(id, nans)
[190459300, 190459284]
>>> nans
[nan, nan]
>>> nans[0] is nans[1]
False
>>> nans[0] in nans
True
>>> nans[0] in nans[1:]
False

---

你的附录与nan并没有多大关系，这就是Python的工作原理。一旦你理解float("nan")没有义务返回一些南单身，并且y = x没有复制x，而是将名称y绑定到由x命名的对象，没有什么可以得到的。