Python用None表示空数据，即NoneType类型，如下：In[59]:type(None)Out[59]:NoneTypeNoneType类型没有公共属性和方法：因此，None更容易理解，它是一个空类型。但是用过NumPy的肯定会接触到nan的类型，它的其他写法：NaN或者NAN，但是查看它的类型时，发现是一个float类型：In[63]:type(np.nan)Out[63]:float不禁让人疑惑，nan不是空数据，而是一个浮点数，那么等于多少呢？原来这不是NumPy的唯一值，而是IEEE754规定的特殊浮点数之一。哪里特别？有必要知道计算机是如何表示浮点数的。IEEE754标准规定float单精度浮点数在机器中表示数的符号为1位，指数为8位，尾数为23位。即小数部分，如下图所示：对于单个浮点数，指数部分由8位组成，所以取值范围：0~255，指数等于0、255。IEEE754标准有特殊规定：当指数等于0，小数点后所有位都为0，那么这个数为0当指数等于255，小数点后所有位都为0，那么这个数number为无穷大，当符号位为0时为正无穷大float('inf')，当符号位为1时为负无穷大float('-inf')当指数等于255时，且至少有一个小数点后的数字不为0，浮点数规定为nan，表达式的意思：notanumber，notanumber以上就是NumPy中对nan的解释。理清了本质，我们来看几个关于它的操作。由于nan不是数字，将其与任何浮点数进行比较并返回False：In[64]:np.nan<0Out[64]:FalseIn[65]:np.nan==np.nanOut[65]:FalseIn[66]:np.nan
