numpy.isneginf

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.isneginf.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.isneginf(x, y=None)[source]

测试元素为负无穷大，返回结果为bool数组。

参数：	x：array_like 输入数组。 y：array_like，可选与x具有相同形状和类型的布尔数组，用于存储结果。
返回：	y：ndarray 与输入具有相同尺寸的布尔数组。如果未提供第二个参数，则返回numpy布尔数组，其值为True，其中输入的相应元素为负无穷大，值为False，其中输入的元素不为负无穷大。如果提供第二个参数，结果将存储在那里。如果该数组的类型是数字类型，则结果表示为零和一，如果类型为布尔，则表示为False和True。返回值y则是该数组的引用。

参数：

x：array_like

输入数组。

y：array_like，可选

与x具有相同形状和类型的布尔数组，用于存储结果。

y：ndarray

与输入具有相同尺寸的布尔数组。如果未提供第二个参数，则返回numpy布尔数组，其值为True，其中输入的相应元素为负无穷大，值为False，其中输入的元素不为负无穷大。

如果提供第二个参数，结果将存储在那里。如果该数组的类型是数字类型，则结果表示为零和一，如果类型为布尔，则表示为False和True。返回值y则是该数组的引用。

也可以看看

isinf，isposinf，isnan，isfinite

笔记

Numpy使用IEEE标准二进制浮点运算（IEEE 754）。

如果在x是标量输入时，或者如果第一个和第二个参数具有不同的形状时，也提供第二个参数，则会产生错误。

例子

>>> np.isneginf(np.NINF)
array(True, dtype=bool)
>>> np.isneginf(np.inf)
array(False, dtype=bool)
>>> np.isneginf(np.PINF)
array(False, dtype=bool)
>>> np.isneginf([-np.inf, 0., np.inf])
array([ True, False, False], dtype=bool)

>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])
>>> y = np.array([2, 2, 2])
>>> np.isneginf(x, y)
array([1, 0, 0])
>>> y
array([1, 0, 0])