一、nan和inf的简介 nan 不是一个数字 读取本地文件为flaot的时候，有缺失 inf(infinity): 无穷尽 inf: 正无穷 -inf: 负无穷 数据类型：float # 注意： 要想直接赋值nan和inf需要修改数组的数据类型为float 二、nan中的注意点 1、两个nan是不
原创
2021-07-14 13:43:31
498阅读
在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。 numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素使用范例：>>>import numpy as np>>&g...
原创
2021-08-12 21:49:56
1396阅读
认识python中的inf和nanpython中的正无穷或负无穷，使用float("inf")或float("-inf")来表示。这里有点特殊，写成：float("inf")，float("INF")或者float('Inf')都是可以的。当涉及 > 和 < 比较时，所有数都比无穷小float("-inf")大，所有数都比无穷大float("inf")小。相等比较时，floa...
原创
2021-08-12 21:56:42
2623阅读
问题： #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double a, b, c, x1, x2, i1, i2, san;//san求根的▲ x1<x2 scanf("%lf %lf %lf", &a, &b, &c); if (a == 0 ...
转载
2021-10-11 00:41:00
485阅读
2评论
nan：not a numberinf：infinity;正无穷numpy中的nan和inf都是float类型t!=t 返回bool类型的数组(矩阵)np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数；true的个数。np.isnan() 返回bool类型的数组。那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果
原创
2020-07-14 14:13:13
2519阅读
点赞
一、概念Nan：Not a numberInf：Infinity(无穷大）当然容易搞混的还有None，None是python中用于标识空缺数据，Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据，None是一个python特殊的数据类型， 但是NaN却是用一个特殊的float，此处我仅针对Nan和Inf的处理。二、Nan、Inf处理（以Nan为主，Inf可以借鉴相应方法）1、找到Nan和Inf的行
转载
2022-08-14 01:29:53
475阅读
# Python处理inf和nan的技巧与方法
在数据分析和科学计算中，NaN（Not a Number）和inf（无穷大）是常见的特殊值。它们在数据清洗、数据分析中扮演着重要角色。本文将为你详细介绍如何在Python中处理这些特殊值，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## 什么是NaN和Inf
- **NaN**：是浮点数类型的一个特殊值，表示不是一个数字。通常在数据中出现，例如缺失数据、
原创
2024-09-21 05:25:03
340阅读
## 实现"python返回inf和nan"
### 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白 ->> 开发者: 提问如何实现"python返回inf和nan"？
开发者 -->> 小白: 解答步骤和代码示例
```
### 步骤说明
下面是实现"python返回inf
原创
2023-10-21 10:55:23
59阅读
IndentationError: unexpected indentPython 中强制缩进，， IndentationError: unexpected indent 缩进错误这类错误非常常见，一般都是由于tab在不同的平台上占用长度不同导致，有些事程序员自己直接使用空格或其他来顶替tab。解决办法非常简单，在所在平台上使用标准的tab进行缩进，就OK了。UnicodeDecodeError:
# Python中的inf和nan
在Python编程中，我们经常会遇到一些特殊的数值，比如无穷大（inf）和非数（nan）。这些数值在数学运算中扮演着重要的角色。本文将详细介绍Python中inf和nan的概念、特点以及如何使用它们。
## 什么是inf和nan？
在数学中，无穷大（inf）是一个表示无限大的数值。在计算机科学中，我们通常使用`inf`来表示一个非常大的数，以至于超出了计算
原创
2024-07-21 10:42:35
221阅读
1、数组的拼接 import numpy as np t1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]) t2 = np.array([[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23] ...
转载
2021-10-20 22:13:00
535阅读
2评论
（ 2022-09-30 00:28:51 编辑完的，雪藏了很久，今天有时间了，把浮点数除法搜来补上）上周地图经纬度出的bug
原创
2023-12-24 19:24:23
847阅读
基础案例综合案例1def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): # 遍历
原创
2022-12-28 15:26:08
195阅读
# Python 中将 Infinity（inf）转为 NaN 的方法
在数据分析和科学计算中，经常会遇到无穷大（Infinity，简写为 inf）和非数值（NaN）。它们通常出现在计算过程中，比如除以零等异常操作，可能会影响我们的数据分析结果。因此，理解如何在 Python 中将 inf 替换为 NaN 非常重要。
## 什么是 Infinity（inf）和 NaN？
- **Infini
# 在NumPy中删除NaN值的指南
在数据科学和机器学习中，处理缺失值是一个非常重要的步骤。在Python中，使用NumPy库处理数组时，我们可能会遇到`NaN`（Not a Number）值。在本文中，我将手把手教你如何删除NumPy数组中的`NaN`值。
## 整体流程
下面是处理`NaN`值的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|
原标题：Python实现常用的假设检验！在上篇文章中，介绍了假设检验的基本方法和原理，并在文章的最后用Excel实现了主要的假设检验，见下文： 数据分析 | 统计之参数假设检验这篇文章，用Python实现常用的假设检验！服从什么分布，就用什么区间估计方式，也就就用什么检验！比如：两个样本方差比服从F分布，区间估计就采用F分布计算临界值（从而得出置信区间），最终采用F检验。建设检验的基本步骤：前言假
转载
2024-08-30 12:22:40
29阅读
在ndarrays上索引 文章目录在ndarrays上索引导包【1】基本索引【2】高级索引【3】结合高级索引和基本索引【3】现场访问【4】展开迭代器索引【5】为索引数组赋值【6】处理程序中可变数量的索引 导包import numpy as np【1】基本索引① 单元素索引单元素索引的工作方式与其他标准 Python 序列完全相同。它从 0 开始，并接受负索引从数组末尾开始索引。x = np.ara
转载
2024-03-12 22:07:19
60阅读
IEEE 754 floating point representation of (positive) infinity.ReturnsyfloatA floating point representation of positive infinity.See Alsoisinf : Shows which elements are positive or negative ...
原创
2021-08-12 22:24:23
197阅读
