对于 IEEE754 NaN 值返回 false 的所有比较的基本原理是什么?
为什么 NaN 值的比较与所有其他值的行为不同?也就是说，所有与运算符 ==、=、 的比较(其中一个或两个值为 NaN)都返回 false，这与所有其他值的行为相反. 我想这在某种程度上简化了数值计算，但我找不到明确说明的原因，即使在 Lecture Notes on the Status of IEEE 754 by Kahan，详细讨论了其他设计决策. 这种异常行为在
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如何在不明确列出列的情况下从 Pandas DataFrame 中选择具有一个或多个空值的行?
我有一个包含约 30 万行和约 40 列的数据框.我想找出是否有任何行包含空值 - 并将这些“空"行放入一个单独的数据框中，以便我可以轻松地探索它们. 我可以明确地创建一个掩码: mask = False对于 df.columns 中的 col:面具 = 面具 |df[col].isnull()dfnulls = df[掩码] 或者我可以这样做: df.ix[df.index[(df.
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使用 NaN 按列对 Pandas 中的数据进行 Winsorizing
我想对 Pandas 数据框中的几列数据进行 winsorize.每列都有一些 NaN，这会影响 winsorization，因此需要将其删除.我知道如何执行此操作的唯一方法是删除所有 数据的它们，而不是仅逐列删除它们. MWE: 将 numpy 导入为 np将熊猫导入为 pd从 scipy.stats.mstats 导入 winsorize# 创建数据框N、M、P = 10**5、4、1
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计算 Dataframe 每一列中非 NaN 条目的数量
我有一个非常大的 DataFrame，我想知道是否有短的(一个或两个 liner)方法来获取 DataFrame 中非 NaN 条目的数量.我不想一次做一列，因为我有近 1000 列. df1 = pd.DataFrame([(1,2,None),(None,4,None),(5,None,7),(5,None,None)],列=['a','b','d'], 索引 = ['A', 'B','C'
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Python/Pandas:计算每行中缺失/NaN 的数量
我有一个包含大量行的数据集.一些值为 NaN，如下所示: 在[91]中:df出[91]:1 3 1 1 11 3 1 1 12 3 1 1 11 1 NaN NaN NaN1 3 1 1 11 1 1 1 1 我想计算每个字符串中 NaN 值的数量，它会是这样的: In [91]: list = 在 [92] 中:列表出[91]:[0,0,0,3、0,0] 最好和最快的方法是什么?
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Number.IsNaN() 是否比 isNaN() 更坏
Soooooo isNaN 显然在 JavaScript 中被破坏了，比如: isNaN('')isNaN(' ')isNaN(真)是NaN(假)isNaN([0]) 返回 false，当它们看起来都是......不是数字...... 在 ECMAScript 6 中，草案包括一个新的 Number.isNaN 但看起来(imo)这也被破坏了...... 我希望 Number.i
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spark中null和NaN之间的区别?如何处理?
在我的DataFrame中，有分别包含null和NaN值的列，例如: df = spark.createDataFrame([(1, float('nan')), (None, 1.0)], ("a", "b"))df.show()+----+---+|一个|乙|+----+---+|1|NaN||空|1.0|+----+---+ 它们之间有什么区别吗?如何处理? 解决方案 null
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numpy 数组与 nan 与标量的不等式比较
我正在尝试将低于阈值的数组成员设置为 nan.这是 QA/QC 流程的一部分，传入的数据可能已经具有 nan 的时隙. 例如，我的阈值可能是 -1000，因此我想在以下数组中将 -3000 设置为 nan x = np.array([np.nan,1.,2.,-3000.,np.nan,5.]) 以下内容: x[x
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在 matlab 函数中处理 NaN
我想知道 matlab 是否有一种内置的方法来处理函数调用中的 NaN.更具体地说，我试图取其中包含 NaN 的向量的平均值.例如，在 R >x = c(1,2,3,4,NA)>平均值(x)[1] 不适用>平均值(x，na.rm = TRUE)[1] 2.5 在 Matlab 中，在一行中是否有类似的东西(我不想编写自己的函数，也不必在计算平均值之前循环查找 NaN ). 此外，我无权访
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确定 NSNumber 是否为 NaN
如何确定 Cocoa NSNumber 是否代表 NaN(不是数字)? 例如，当我解析包含无效(非数字)内容的字符串时，就会出现这种情况. 解决方案 所以，我发现类属性 [NSDecimalNumber notANumber] 就是为了这个目的.在某些语言中 NaN != NaN，但在 Cocoa 中并非如此.
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在 JavaScript 中，为什么零除以零返回 NaN，而其他除以零返回无穷大?
在我看来，代码 console.log(1/0) 应该返回NaN，但它返回Infinity.但是这段代码: console.log(0/0) 确实返回NaN.有人可以帮助我理解此功能的原因吗?不仅看起来不一致，而且似乎是错误的，比如x/0 where x !== 0 解决方案 因为浮点数就是这样定义的(比 Javascript 更普遍).参见示例: http://en.wik
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如何在C中使用nan和inf?
我有一个数值方法，可以在出现错误时返回 nan 或 inf，为了测试目的，我想暂时强制它返回 nan 或 inf 以确保正确处理情况.是否有一种可靠的、独立于编译器的方法来在 C 中创建 nan 和 inf 的值? 在谷歌搜索大约 10 分钟后，我只能找到依赖于编译器的解决方案. 解决方案 你可以测试你的实现是否有: #include #ifdef NAN/* 支持 NAN */#
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scikit-learn 中处理 nan/null 的分类器
我想知道在 scikit-learn 中是否有处理 nan/null 值的分类器.我认为随机森林回归器可以处理这个问题，但是当我调用 predict 时出现错误. X_train = np.array([[1, np.nan, 3],[np.nan, 5, 6]])y_train = np.array([1, 2])clf = RandomForestRegressor(X_train, y_t
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我如何测试 NaN?
可能的重复: 比较 Javascript 中的 NaN 值是否相等 谁能告诉我为什么这不起作用? if(inbperr == NaN) {document.getElementById('inbclo').value = "N/A";}别的 {document.getElementById('inbclo').value = "%" + inbperr;} 与其返回百分比值或“N/A"
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如何在 matplotlib 中使用 imshow 将 NaN 值绘制为特殊颜色?
我试图在 matplotlib 中使用 imshow 将数据绘制为热图，但其中一些值是 NaN.我希望将 NaN 呈现为颜色图中未找到的特殊颜色. 示例: 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 pltf = plt.figure()ax = f.add_subplot(111)a = np.arange(25).reshape((5,5)).astyp
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如何在 Perl 中创建或测试 NaN 或无穷大?
如何在 Perl 中创建或测试 NaN 或无限值? 解决方案 这是一个相当可靠的方法: 我的 $inf = 9**9**9;我的 $neginf = -9**9**9;我的 $nan = -sin(9**9**9);sub isinf { $_[0]==9**9**9 ||$_[0]==-9**9**9 }子岛{ !定义( $_[0] 9**9**9 )}# 用于检测负零sub sig
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Python:排序函数在 nan 存在的情况下中断
sorted([2, float('nan'), 1]) 返回 [2, nan, 1] (至少在 Activestate Python 3.1 实现上.) 我知道 nan 是一个奇怪的对象，所以如果它出现在排序结果中的随机位置我不会感到惊讶.但是也搞乱了容器中非nan数的排序，实在是出乎意料. 我问了一个相关问题关于max，并基于此我理解为什么 sort 像这样工作.但这应该被视
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Tensorflow NaN 错误?
我正在使用 TensorFlow 并修改了教程示例以获取我的 RGB 图像.> 该算法在新图像集上开箱即用，完美无缺，直到突然(仍在收敛，通常准确度约为 92%)，它因 ReluGrad 接收到非有限值的错误而崩溃.调试显示数字没有任何异常，直到非常突然，由于未知原因，错误被抛出.添加 print "max W vales: %g %g %g %g"%(tf.reduce_max(tf.abs
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如何测试变量是否为 pd.NaT?
我正在尝试测试我的变量之一是否是 pd.NaT.我知道它是 NaT，但它仍然无法通过测试.例如，以下代码不打印任何内容: a=pd.NaT如果 a == pd.NaT:打印(“不是 NaT") 有人知道吗?有没有办法有效地测试 a 是否是 NaT? 解决方案 Pandas NaT 的行为类似于浮点 NaN，因为它不等于自身.相反，您可以使用 pandas.isnull: 在[21]中
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NumPy:计算去除 NaN 的平均值
如何沿矩阵计算矩阵平均值，但要从计算中删除 nan 值?(对于 R 人员，请考虑 na.rm = TRUE). 这是我的[非]工作示例: 将 numpy 导入为 npdat = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, np.nan],[np.nan, 6, np.nan],[np.nan, np.nan, np.nan]])打印(数据)print(dat.mean(1)) #
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