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我有一个程序试图将 double 缩小到所需的数字.我得到的输出是 NaN. NaN 在 Java 中是什么意思? 解决方案 摘自 本页: “NaN"代表“非数字".“楠"如果浮点数产生操作有一些输入参数导致操作产生一些未定义的结果.例如,0.0 除以 0.0 在算术上是未定义的.取a的平方根负数也是未定义的.
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我熟悉 NaN 是“奇怪的";在 JavaScript 中,即 NaN === NaN 总是返回 false,如 所述这里.因此,不应通过 === 比较来检查 NaN,而应使用 isNaN(..). 所以我很惊讶地发现 >[NaN].包括(NaN)真的 这似乎不一致.为什么会有这种行为? 它是如何工作的?includes 方法有没有专门检查isNaN? 解决方案 根据 MD
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我被要求在数组中过滤掉NaN, null, 0, false. 幸运的是我已经回答了这个问题. functionbouncer(arr) {功能过滤器(arr){返回 arr >0||isNaN(arr) === true;}arr = arr.filter(过滤器);返回 arr;}//示例输入保镖([0, 1, 2, 3, '吃', '', false]);//输出 [1, 2, 3,
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我有一个主要用实数填充的 numpy 数组,但其中也有一些 nan 值. 如何将 nan 替换为它们所在列的平均值? 解决方案 无需循环: print(a)[[ 0.93230948 南 0.47773439 0.76998063][ 0.94460779 0.87882456 0.79615838 0.56282885][ 0.94272934 0.48615268 0.0619
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我想用 numpy 中的 NaN 替换一个数字,并且正在寻找一个类似于 numpy.nan_to_num 的函数,但反向除外. 随着处理不同的数组,该数字可能会发生变化,因为每个数组都可以有一个唯一定义的 NoDataValue.我看到有人使用字典,但数组很大并且充满了正负浮点数.我怀疑尝试将所有这些加载到任何东西中以创建密钥效率不高. 我尝试使用以下和 numpy 要求我使用 any
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我试图从一个简单的数组中获得最大的数字: data = [4, 2, 6, 1, 3, 7, 5, 3];警报(数学.最大值(数据)); 我已经读到,即使数组中的值之一无法转换为数字,它也会返回 NaN,但在我的情况下,我已经用 进行了双重检查typeof 以确保它们都是数字,那么我的问题是什么? 解决方案 您的代码不起作用的原因是因为 Math.max 期望每个参数都是有效数字.这在
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我想弄清楚如何从我的数组中删除 nan 值.我的数组看起来像这样: x = [1400, 1500, 1600, nan, nan, nan ,1700] #不是这个确切的配置 如何从 x 中删除 nan 值? 解决方案 如果你的数组使用 numpy,你也可以使用 x = x[numpy.logical_not(numpy.isnan(x))] 等价于 x = x[~numpy.
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我希望使用 VFP Android 设备以 ARMv6 为目标. 我的 Android.mk 文件中有以下行来启用 VFP LOCAL_CFLAGS := -marm -mfloat-abi=softfp -mfpu=vfp -Wmultichar 我相信我的目标是 ARMv5 和 VFP. 我编辑了 android-ndk-r8b\toolchains\arm-linux-and
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我正在使用 spark 2.0.1 并想用列中的最后一个已知值填充 nan 值. 我能找到的关于 spark 的唯一参考 Spark/Scala: forward fill with上次观察 或 用之前填充 nullpyspark 的已知良好价值,它似乎使用 RDD. 我宁愿留在数据框/数据集世界中,并可能处理多个 nan 值.这可能吗? 我的假设是数据(最初从例如 CSV 文件
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为什么我得到以下信息: >>>v南>>>类型(v)>>>v == np.nan错误的>>>np.isnan(v)真的 我会认为两者应该是等价的? 解决方案 nan != nan.这就是 nan 上的相等比较是如何定义的.决定这个结果对于数值算法比替代方法更方便.这就是 isnan 存在的具体原因.
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我有一个带有数据行的 Pandas DataFrame:: # objectID 等级操作系统方法object_id_0001 AAA Mac 有机object_id_0001 AAA Mac NAobject_id_0001 AAA NA 有机object_id_0002 不适用 不适用 不适用object_id_0002 ABC 赢 NA 即同一个 objectID 通常有多个条目,但有时
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我定义了一个名为“fun5"的函数,如下所示: function(y,mu=mu0,lsig=lsig0) {res = exp(y)/(1+exp(y)) * 1/sqrt(2*pi)/exp(lsig) * exp(-(y-mu)^2/2/exp(lsig)^2)返回(资源) ,然后用两个参数将函数从负无穷大到正无穷大. integrate(fun5,-Inf,Inf,mu=2.1982
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我有一个从 1979 年 1 月 1 日到 2005 年 12 月 31 日的 3D 时间序列数据矩阵.该矩阵当前为 9862x360x720(日降雨量 x 0.5° 纬度 x 0.5° 经度).我想将每日降雨量总和为每月降雨量(总共 324 个月),同时还设置一个阈值来求和 NaN 值. 换句话说,如果一个特定的经纬度网格单元有超过 10 个每日 NaN 值,我想将每月总和单元标记为 Na
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我有一个数据框,其中包含每天以两小时为间隔测量的数据,但是缺少一些时间间隔.我的数据集如下所示: 2020-12-01 08:00:00 145.92020-12-01 10:00:00 100.02020-12-01 16:00:00 99.32020-12-01 18:00:00 91.0 我正在尝试插入缺失的时间间隔并用 Nan 填充它们的值. 2020-12-01 08:00:00
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我知道函数 DataFrame.dropna(subset),其中可以使用子集参数仅从给定的列集中删除 nan 行.我想要的是从不包括一组列的列中删除 nan 行.有没有办法在熊猫中做到这一点? 解决方案 使用 Index.difference 带有排除列的列表: df = df.dropna(subset=df.columns.difference(exclude_columns)))
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我有一个这样的数据框: A B C E D---------------0 a r g g1 次2 x f r3吨3 年 我正在尝试使用 ffill 进行正向填充.它不起作用 cols = df.columns[:4].tolist()df[cols] = df[cols].ffill() 我也试过: df[cols] = df[cols].fillna(method='ffill'
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我有这个包含 nans 的数据框: 日期0 7.01 8.02 9.03 10.04 11.05 12.06 1.07 2.08 3.09 4.010 5.011 6.0...90 纳米第91话 日期值是月份数,我知道在索引 90 上它是 1,但我想用 2、3 等填充其他 NaN,直到 12 然后返回到 1、2 等等.让我们说就像在 Excel 中一样,当你想填充一列时,你输入第一个值,然后
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我正在使用 scipy.stats.binned_statistic_2d 通过查找每个 bin 内点的平均值将不规则数据分箱到统一网格上. x,y = np.meshgrid(sort(np.random.uniform(0,1,100)),sort(np.random.uniform(0,1,100)))z = np.sin(x*y)统计,xedges,yedges,binnumber =
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我想在 Pandas DataFrame 中找到 2 列 int 类型之间的区别.我正在使用 python 2.7.列如下 - >>>dfINVOICED_QUANTITY QUANTITY_SHIPPED0 15 南1 20 南2 7 NaN3 7 南4 7 NaN 现在,我想从 INVOICED_QUANTITY 中减去 QUANTITY_SHIPPED &我做以下- >>>df['
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我想将 lua 数字保存为字符串并正确处理 NaN 大小写. 检测任何 NaN 很容易,x ~= x. 但是,我发现只有一种检测方法是 NaN 或 -NaN 是使用 tostring(x) == 'nan'.有没有更好的方法? 解决方案 存在两个以上的 NaN(实际上,根据 IEEE-754,有 2^52-1 个 NaN). 它们的 tostring 表示依赖于平台. 这是
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