copysign()由IEEE 754和C99规范定义。这就是为什么它在Python中。该函数不能完全由abs(x) * sign(y)实现，因为它应该如何处理NaN值。

>>> import math
>>> math.copysign(1, float("nan"))
1.0
>>> math.copysign(1, float("-nan"))
-1.0
>>> math.copysign(float("nan"), 1)
nan
>>> math.copysign(float("nan"), -1)
nan
>>> float("nan") * -1
nan
>>> float("nan") * 1
nan
>>>

这使得copysign()函数比sign()更有用。

至于IEEE的符号位(x)在标准Python中不可用的具体原因，我不知道。我可以做假设，但那只是猜测。

math模块本身使用copysign(1, x)来检查x是负的还是非负的。在大多数情况下，处理数学函数似乎比使用返回1,0或-1的符号(x)更有用，因为这样可以少考虑一种情况。例如，以下代码来自Python的数学模块:

static double
m_atan2(double y, double x)
{
    if (Py_IS_NAN(x) || Py_IS_NAN(y))
        return Py_NAN;
    if (Py_IS_INFINITY(y)) {
        if (Py_IS_INFINITY(x)) {
            if (copysign(1., x) == 1.)
                /* atan2(+-inf, +inf) == +-pi/4 */
                return copysign(0.25*Py_MATH_PI, y);
            else
                /* atan2(+-inf, -inf) == +-pi*3/4 */
                return copysign(0.75*Py_MATH_PI, y);
        }
        /* atan2(+-inf, x) == +-pi/2 for finite x */
        return copysign(0.5*Py_MATH_PI, y);

在这里，您可以清楚地看到，copysign()是一个比三个值的sign()函数更有效的函数。

你写的:

如果我是python设计师，我会用另一种方式:没有内置cmp，而是一个符号。

这意味着您不知道cmp()用于数字以外的东西。cmp("This"， "That")不能用sign()函数实现。

编辑整理我在其他地方的其他答案:

您的理由是abs()和sign()经常一起出现。由于C标准库不包含任何类型的符号(x)函数，我不知道你如何证明你的观点。有abs(int)和fabs(double)和fabsf(float)和fabsl(long)，但没有提到sign()。有copysign()和signbit()，但它们只适用于IEEE 754数字。

对于复数，sign(-3+4j)在Python中会返回什么，如果要实现的话?Abs (-3+4j)返回5.0。这是如何在sign()没有意义的地方使用abs()的一个清楚的例子。

假设将sign(x)添加到Python中，作为abs(x)的补充。如果x是实现__abs__(self)方法的用户定义类的实例，则abs(x)将调用x.__abs__()。为了正确工作，以同样的方式处理abs(x)，那么Python必须获得__sign__(x)插槽。

这对于一个相对不需要的函数来说是多余的。此外，为什么符号(x)存在而非负的(x)和非正的(x)不存在?我的Python数学模块实现片段展示了如何使用copysign(x, y)来实现非负()，这是简单符号(x)无法做到的。

Python应该更好地支持IEEE 754/C99数学函数。这将添加一个符号位(x)函数，这将在浮点数的情况下完成你想要的。它不能用于整数或复数，更不用说字符串了，而且它没有您正在寻找的名称。

你问“为什么”，答案是“符号(x)没有用”。你断言它是有用的。然而，你的评论表明，你知道的还不够多，无法做出这样的断言，这意味着你必须拿出令人信服的证据来证明它的必要性。说NumPy实现了它是不够有说服力的。您需要展示如何使用sign()函数改进现有代码的情况。

并且它超出了StackOverflow的范围。相反，请使用Python列表中的一个。

编辑:

确实有一个补丁在数学中包含了sign()，但它没有被接受，因为他们不同意它在所有边缘情况下(+/-0，+/-nan等)应该返回什么。

因此，他们决定只实现copysign，它(虽然更冗长)可以用于将边界情况所需的行为委托给最终用户——有时可能需要调用cmp(x,0)。

我不知道为什么它不是内置的，但我有一些想法。

copysign(x,y):
Return x with the sign of y.

最重要的是，copyysign是一个超集的符号!用x=1调用copysign与符号函数相同。所以你可以只使用copysign，不用管它。

>>> math.copysign(1, -4)
-1.0
>>> math.copysign(1, 3)
1.0

如果你厌倦了传递两个完整的参数，你可以这样实现sign，它仍然与其他人提到的IEEE东西兼容:

>>> sign = functools.partial(math.copysign, 1) # either of these
>>> sign = lambda x: math.copysign(1, x) # two will work
>>> sign(-4)
-1.0
>>> sign(3)
1.0
>>> sign(0)
1.0
>>> sign(-0.0)
-1.0
>>> sign(float('nan'))
-1.0

其次，通常当你想要某个值的符号时，你只需要将它与另一个值相乘。当然这就是copysign所做的。

所以，与其:

s = sign(a)
b = b * s

你可以这样做:

b = copysign(b, a)

是的，我很惊讶你已经使用Python 7年了，并且认为cmp可以如此容易地删除并被sign取代!你是否从未使用__cmp__方法实现过类?您是否从未调用cmp并指定自定义比较器函数?

总之，我发现自己也想要一个符号函数，但是第一个参数为1的copysign就可以了。我不认为sign会比copysign更有用，因为我已经说明了它只是相同功能的一个子集。

sign()的另一行代码

sign = lambda x: (1, -1)[x<0]

如果你想让它在x = 0时返回0

sign = lambda x: x and (1, -1)[x<0]

由于cmp已被删除，您可以使用

def cmp(a, b):
    return (a > b) - (a < b)

def sign(a):
    return (a > 0) - (a < 0)

它适用于float, int和Fraction。在float的情况下，注意sign(float("nan"))为零。

Python不要求比较返回布尔值，因此将比较强制为bool()可以防止允许但不常见的实现:

def sign(a):
    return bool(a > 0) - bool(a < 0)

Numpy有一个符号函数，并为您提供了其他函数。所以:

import numpy as np
x = np.sign(y)

只是要注意结果是numpy.float64:

>>> type(np.sign(1.0))
<type 'numpy.float64'>

对于json之类的东西，这很重要，因为json不知道如何序列化numpy。float64类型。在这种情况下，你可以这样做:

float(np.sign(y))

得到一个常规的浮动。

你不需要，你可以使用:

if not number == 0:
    sig = number/abs(number)
else:
    sig = 0

或者创建其他人描述的函数:

sign = lambda x: bool(x > 0) - bool(x < 0)

def sign(x):
    return bool(x > 0) - bool(x < 0)

试着运行这个，其中x是任意数

int_sign = bool(x > 0) - bool(x < 0)

对bool()的强制转换处理比较运算符不返回布尔值的可能性。

是的，正确的sign()函数至少应该在math模块中-就像在numpy中一样。因为面向数学的代码经常需要它。

但是math.copysign()单独也很有用。

Cmp()和obj.__cmp__()…通常具有较高的独立性。不仅仅是面向数学的代码。考虑比较/排序元组，日期对象，…

http://bugs.python.org/issue1640上关于math.sign()遗漏的dev参数是奇怪的，因为:

没有单独的-NaN Sign (nan) == nan无需担心(像exp(nan)) Sign (-0.0) == Sign(0.0) == 0，不用担心 不用担心符号(-inf) == -1

——就像numpy中的一样

在Python 2中，cmp()返回一个整数:不要求结果是-1、0或1，因此sign(x)与cmp(x,0)不同。

在Python 3中，cmp()已被删除，以支持丰富的比较。对于cmp()， Python 3建议这样做:

def cmp(a, b):
    return (a > b) - (a < b)

这适用于cmp()，但同样不能用于sign()，因为比较操作符不需要返回布尔值。

为了处理这种可能性，比较结果必须被强制为布尔值:

 def sign(x):
    return bool(x > 0) - bool(x < 0)

这适用于任何完全有序的类型(包括NaN或无穷大等特殊值)。

维基百科上的定义如下:

因此，为了符合定义:

sign = lambda x: -1 if x < 0 else (1 if x > 0 else (0 if x == 0 else NaN))

就所有意图和目的而言，可以简化为:

sign = lambda x: -1 if x < 0 else (1 if x > 0 else 0)

这个函数定义执行速度很快，并保证得到0、0.0、-0.0、-4和5的正确结果(请参阅其他错误答案的注释)。

注意，零(0)既不是正的也不是负的。

它就是没有。

解决这个问题的最好方法是:

sign = lambda x: bool(x > 0) - bool(x < 0)

这个符号函数返回1表示正值，-1表示负值，0表示0.0和-0.0(和nan…)

其他答案中列出的许多情况忽略了特殊情况(+/-0)或假设符号(-0.0)==符号(0.0)。它可能是naïve，但是对于IEEE的当前实现，我们已经有了-0.0 == 0.0，并且使用sign()可以消除两者之间的歧义。

FogleBird提供的例子似乎是迄今为止最好的定义，因为它似乎可以处理+/- 0,INFINITY和NaN。