如何找到传递给numpy.log（）并得到非NaN结果的最小（实的、正的）float32值？
我本以为finfo(np.float32)返回的tiny值会起作用，但它没有起作用：
>>> float_info = np.finifo(np.float32)
>>> float_info.tiny
1.1754944e-38
>>> np.log(float_info.tiny)
nan更新：
投票结束--我打错了。np.log(float_info.tiny)返回-87.33655，而不是NaN：
>>> float_info = np.finifo(np.float32)
>>> float_info.tiny
1.1754944e-38
>>> np.log(float_info.tiny)
-87.33655
2条答案
按热度按时间sirbozc51#
在numpy库中，np.log（）函数计算输入的自然对数（以e为底），输入必须是正数，因为负数或零的自然对数没有定义。
可以传递给np.log（）的最小正值是Python中可表示的最小正数，大约为2.22e-308，如果你传递一个小于这个值的值给函数，你会得到一个错误，因为这个值不能表示为浮点数。
例如，下面的代码将引发错误，因为传递给np.log（）的值太小：
这将引发“数学域错误”，因为传递给np.log（）的值太小。
值得注意的是，最小正值并不是对数函数的唯一限制，可以传递给对数函数的最大值取决于输入的类型，例如，如果您使用带有非常大值的numpy.log（）函数，您可能会得到“溢出”错误。
hfyxw5xn2#
注意，minimum_normal不是NumPy浮点类型中最小的可表示正值。
来源：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.finfo.html
我想这就是它不起作用的原因。