为什么numpy.nan == numpy.nan输出结果为False

在NumPy中，`numpy.nan`表示一个特殊的非数值（NaN），而NaN是一个特殊的浮点数，它不等于任何其他值，包括自己。这是因为NaN的定义是一个不确定的或未定义的值，无法与其他值进行比较来判断相等性。

在NumPy中使用`==`运算符比较两个NaN时，结果将始终为False。这是为了遵循IEEE浮点数标准，该标准指定NaN与任何值都不相等，包括自身。

如果要检查一个值是否为NaN，应使用`numpy.isnan()`函数，它会返回一个布尔值，表示给定值是否为NaN。例如，`numpy.isnan(numpy.nan)`将返回True。

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data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False)

这是一个 pandas.DataFrame 或 pandas.Series 的方法，它将数据转换为 NumPy 数组。

参数：
- dtype：数据类型，可选，默认为 float64。
- na_value：缺失值的表示方式，可选，默认为 np.nan。
- copy：是否复制数据，可选，默认为 False。

返回值：
- 如果是 pandas.DataFrame，则返回一个二维数组。
- 如果是 pandas.Series，则返回一个一维数组。

如何创造一个numpy.nan的列表

要创造一个包含 numpy.nan 的列表，可以使用 numpy 中的 full 函数来实现。下面是示例代码：

import numpy as np

nan_list = np.full((10,), np.nan)
print(nan_list)

代码首先导入了 numpy 库，然后使用 full 函数创建了一个包含 10 个元素的列表，并将每个元素的值设置为 numpy.nan。最后打印这个列表。输出结果应该如下：

[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan]