ما الفرق بين NaN و None في مكتبة numpy؟

كما في التعليق السابق فإنه القيمة NaN تعامل كقيمة رقمية فلذلك يمكنك إجراء العملية الحسابية في وجودها بينما لا يمكنك في حالة وجود القيمة none 

لذلك يمكنك استخدام none في حالة تريد تعريف قيمة فارغة والكشف عنها بدالة ما لإجراء وظيفة معينة

بينما نستخدم NaN عندما نريد إجراء العمليات الحسابية في وجودها ويمكننا تفادي هذه القيمة باستخدام دالة من numpy تسمى nan_to_num أو sumnan مثلاً عند إرجاع مجموع مصفوفة يوجد بها قيمة NaN كالتالي

import numpy as np
  
in_arr = np.array([[2, 2, 2], [2, 2, np.nan]])
   
out_sum = np.nansum(in_arr) 
print ("مجموع المصفوفة: ", out_sum)
#الناتج
#مجموع المصفوفة 

السبب الرئيسي لاستخدام NaN بدلاً من None هو أنه يمكن تخزينه باستخدام نوع float64 لـ numpy ، بدلاً من نوع object الأقل كفاءة. حيث أن عملية تخزينه على شكل object سوف يجعله غير قابل للتعامل مع عمليات نمباي . بينما NaN يمكن استخدامها كقيمة عددية في العمليات الحسابية وأيضاً في العمليات التي يمكن تطبيقها باستخدام مكتبة نمباي.