python 设置初始值_Python初始值表示为无穷大

之前只知道设置变量的初始值为0。今天在写网络路径分析的时候，为了找到离任意坐标距离最近的节点，初始设置最短距离为无穷大，然后不断的去替换，直到找到最近的节点。

刚开始设置是min_dis = 999999999999,作为距离不是特别大的也是可以的，于是试想是不是Python提供了有无穷大的表示方法，查阅文档，果然如此:

from random importrandrange

seq= [randrange(10**10) for i in range(100)]

dd= float("inf")for x inseq:for y inseq:if x == y: continued= abs(x-y)if d

xx, yy, dd=x, y, dprint (xx,yy)

上述代码的目的是：从100个随机数里面找2个最靠近的自然数(不相等):

注意到其中的dd初始值：

dd = float("inf")

此处需要保证dd初始足够大，可以判断dd表示的是一个很大的值，经查验，dd表示的即为无穷大，见文档：

float also accepts the strings “nan” and “inf” with an optional prefix “+” or “-” for Not a Number (NaN) and positive or negative infinity.

那么负无穷的表示呢？

>>> float('-Inf')==-float('Inf')

true

以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a9303fd90101d3tx.html

---------------------------------------------------------------

infinite（无穷大）数

显然，这是与finite数相对的。在无穷大数里值是固定的，分为+∞（正无穷大）和-∞（负无穷大）。exponent和significand的值如下所示。

类型

exponent

significand

值

单精度

2128

双精度

7FF

21024

扩展双精度

7FFF

0x80000000_00000000

216384

对于扩展双精度来说，由于它的J位是显式的，必须为1值（否则是unsupported类型），因此significand的值为0x80000000_00000000。

NaN（not a number）数

如果一个数超出infinite，那就是一个NaN（not a number）数。在NaN数中，它的exponent部分为可表达的最大值，即FF（单精度）、7FF（双精度）和7FFF（扩展双精度）。

NaN数与infinite数的区别是：infinite数的significand部分为0值（扩展双精度的bit63位为1）。而NaN数的significand部分不为0值。

NaN数包括下列两类。

① SNaN（Signaling NaN）数：SNaN数表示是一种比较严重的错误值。

② QNaN（Quiet NaN）数：在一般情况下，QNaN数是可接受的。

SNaN和QNaN数的编码区别在于significand部分的不同，如下所示。

NaN类型

significand

备注

SNaN

1.0XXX…XXX

XXX不为0

QNaN

1.1…

1.1 后面任意值

SNaN数的significand以1.0开头（并且1.0后面的位不为0值），而QNaN数的significand是1.1开头。

x87 FPU或SSE指令遇到SNaN数时会产生#IA异常，而遇到QNaN时不产生#IA异常（部分指令除外）。

那么既然NAN不是一个真实的数值，在程序如何判断变量是否变成了NAN呢？大部分语言中针对NAN值都有一系列的函数定义，C语言中最常见的函数如下：

_isnan(double x); //判断是否为NAN

_finite(double x); //判读是否为无穷大

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