这里的问题是，NaN不等于其自身，如IEEE标准中对浮点数的定义：
>>> float("nan") == float("nan")False当字典查找键时，它大致执行以下操作：
计算要查找的键的哈希值。
对于字典中具有相同哈希值的每个键，请检查其是否与要查找的键匹配。此检查包括
一种。检查对象身份：如果字典中的键和要查找
is的键与操作员指示的对象相同，则找到该键。
b。如果第一次检查失败，请使用
__eq__运算符检查是否相等。
第一个例子成功了，因为
np.nan和
np.nan是相同的对象，所以不要将它们不相等都没关系：
>>> numpy.nan is numpy.nanTrue
在第二种情况下，
np.float64(np.nan)并且
np.float64(np.nan)它们不是同一对象—两个构造函数调用创建两个不同的对象：
>>> numpy.float64(numpy.nan) is numpy.float64(numpy.nan)False
由于对象也不相等，因此字典得出未找到键的结论，并抛出a
KeyError。
您甚至可以这样做：
>>> a = float("nan")>>> b = float("nan")>>> {a: 1, b: 2}{nan: 1, nan: 2}总之，避免使用NaN作为字典键似乎是一个比较明智的主意。
