int 的功能 int：
1：bit_length(二进制位数的方法）返回当前数字占用的最小位数
2：__abs__ 返回绝对值,先创建一个数字对象，再调用.abs对象 abs(-10)
3：执行加运算是创建对象，调用方法，得出结果；
4：compare比较；
5：bool 向bool的转换；
6：divmod 得到除数和余数
7：equal 判断是否相等；__eq__()
8：float 转换成
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2023-08-25 18:03:14
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# Python中的float类型nan
在Python中，nan是一种特殊的浮点数值，表示“Not a Number”，即不是一个数字。在数据处理和科学计算中，nan通常用来表示缺失值或无效值。当进行数学运算操作时，如果遇到无法计算的情况，结果会被标记为nan。
## nan的表示和比较
在Python中，nan是float类型的一种特殊值，可以通过`float('nan')`或`math
原创
2024-03-06 05:11:17
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新手在做写代码的时候容易卡壳，尤其当接触的函数以及其他知识比较多的时候，经常会看完需求之后不知道自己该用什么方法来实现它，实现的逻辑可能你有，但怎么该用什么函数给忘了，这其实就是知识的储备不够，你记不住哪个函数有什么作用，自然一头雾水。1. 基础函数案例： 将浮点型数值转换为字符串，输出转换后的数据类型f = 30.5
ff = str(f)
print(type(ff))
#输出结果为 c
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2024-08-24 16:25:08
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>>> float('nan')
nan
>>> float('nan') == float('nan')
False
>>> float('Inf')
inf
>>> float('Inf') == float('inf')
True
>>> float('Inf') == float('nan')
Fal
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2023-05-26 15:23:57
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标识符(Identifier)所有标识符都应该以字母（A-Z或者a-z）、美元符（$）、或者下划线（_）开始。首字符之后可以使字母（A-Z或者a-z）、美元符（$）、或者下划线（_）或者数字的任何字符组合。不能使用关键字作为变量名或方法名。标识符大小写敏感可以使用中文命名，但是不建议使用。数据类型强类型语言要求变量的使用要严格符合规定，所有变量都必须先定义后才能使用。Java的数据结构分为两大类基
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2023-12-27 18:14:52
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# 如何在Python中实现“float nan”
## 简介
在Python中，如果需要处理数值计算时出现非数值（NaN）的情况，可以使用float类型的NaN来表示。本文将指导刚入行的开发者如何在Python中实现"float nan"。
## 流程概述
下面的表格展示了实现"float nan"的步骤概要：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的
原创
2023-11-29 14:35:48
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# Python中如何判断float类型的值是否为NaN
## 介绍
在Python中，浮点数类型(float)表示实数，可以具有无限的精度。然而，在某些情况下，我们可能需要判断一个浮点数是否为NaN(Not a Number)。NaN是一种特殊的浮点数，它表示一个未定义或不可表示的数字。在处理浮点数时，判断一个值是否为NaN非常重要，因为它可能会导致不符合预期的结果。
本文将教你如何在Pyt
原创
2023-12-02 06:08:53
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# 如何在Python中判断浮点数是否为NaN
随着数据科学和机器学习的发展，处理浮点数时常常会遇到特殊值NaN（Not a Number）。NaN表示数值缺失或未定义，通常在数据分析时需要对其进行判断和处理。本文将引导你通过几个步骤了解如何在Python中判断一个浮点数是否为NaN。
## 流程概览
下面的表格展示了判断浮点数是否为NaN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-20 07:25:07
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字符串是python编程过程中最常用的类型，熟练的掌握其函数及相关特性能提高开发效率（本文主要用于个人学习笔记）。以下是主要的字符类函数：字符串大小写转换类型方法：（1）capitalize() 首字母大写s = 'capitalize'
print(s.capitalize())
→Capitalize（2）lower() 大写变小写s = 'LOWER'
print(s.lower())
→
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2024-09-23 16:49:57
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## 如何实现“python float nan小于0”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“python float nan小于0”。下面是整个过程的详细步骤：
1. 首先，你需要了解什么是NaN（Not a Number）。NaN是一种特殊的浮点数值，表示一个不确定或不可表示的数值。在Python中，NaN是由math模块定义的。
2. 导入math模块，以便使
原创
2024-01-04 09:12:03
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前几天看一个网友提问,如何计算'1+1'这种字符串的值,不能用eval函数.我仿佛记得以前新手时,对这个问题完全不知道如何下手.我觉得处理括号实在是太复杂了,多层嵌套括号怎么解析呢?一些多余的括号呢?而在没有括号的情况下,处理不同运算符之间的优先级又很头疼.而'**'这种占2个字符的运算符,还有着奇特的优先级规则,x**y**z应先计算y**z,并且如果z后面还跟着**的话,则不能先计算y**z.
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2024-10-25 09:45:29
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python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异。由于不熟悉这些差异，曾经给我的工作带来过不少麻烦。 特此整理了一份详细的实验，比较None和NaN在不同场景下的差异。实验的结果有些在意料之内，有些则让我大跌眼镜。希望读者看过此文后会None和NaN这对“小妖精”有更深的理解。为了理解本文的内
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2024-06-01 21:37:55
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java基本数据类型及运算的注意事项
一、基本数据类型
序号类型位数范围说明整数类型（最高位为符号位）byte8位-128（-27）~127（27-1）默认类型为int二进制0b开头八进制0开头十六进制0x开头short16位-32 768（-215）~32 767（215-1）int32位-2 147 483 648（-231）~2 147 483 647（231-1）long64
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2023-07-17 21:01:34
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# Python数据处理入门：剔除NaN并绘制饼状图
在数据分析过程中，处理缺失值是一个极为重要的步骤。在Python中，数据的缺失通常用`NaN`（Not a Number）表示。本文将带您了解如何使用Python处理带有`NaN`的浮点数数据，并最终绘制饼状图以显示数据的分布情况。
## 什么是NaN？
`NaN`是表示缺失值的一种标志，主要出现在数值型数据中。`NaN`能够在数据集中正
捕捉异常就是如果某个代码段中出现了异常，需要定义好相应的异常处理代码。这样异常就被处理掉了，而不是一直向上传递，直到最后导致整个程序退出。下面介绍几种捕捉异常的方法。1) 捕捉任意异常最简单的处理方式是捕捉任意异常，方法是使用下面的分支语句：except:该分支会捕捉任意没有被捕捉到的异常。>>> try:
... a = 12 / 0 # 正常分支
... except: #
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2024-02-23 21:29:01
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Python中的数据类型有非常多，具体如下：整数类型 int 如 520 浮点数类型 float 如 3.14159 布尔数值 bool 如True 和 False 字符串类型 str 如"你是啊"1.整数类型（integer，简称in
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2023-08-04 20:44:14
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呵呵 这是很久之前 看 jls 的时候就存在的疑惑, 当时写了 case 来看, 果然结论 和 jls 的规范是一致的但是 从来没有思考过 为什么
原创
2024-03-14 13:56:20
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# Python中的NaN（Not a Number）
在Python中，NaN（Not a Number）是一种特殊的浮点数表示，代表着一个非法的数值。当某个数值无法表示时，就会被表示为NaN。NaN的概念最早源自于IEEE浮点数标准，用于表示计算中出现的特殊情况，比如0/0、∞/∞等。在Python中，NaN通常用于表示缺失值或者无效的数值。
## NaN的表示方式
在Python中，N
原创
2024-07-05 04:32:20
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DIV CSS中float用法是通过CSS定义float（浮动）让div样式层块，向左或向右（靠）浮动。 它的作用就是改变block对象的默认显示方式. block对象设置了float属性之后,它将不再独自占据一行. float即为浮动，在CSS中的作用是使元素脱离正常的文档流并使其移动到其父元素的“最左边”或“最右边”。下面解释下这个定义中的几个名词的概念：文档流：在html中文档流即为元素从
1.常用基础数据类型（所见即所得）整形（int）一般整型就是整数，不需要任何修饰符，如 a=1，那么 a 就是整型，值为 1 。浮点型（float）就是浮点数，就是带小数点的数字，也不需要任何修饰符，如 b=0.01 ， 那么 b 就是浮点数，值为0.01（精确到小数点后两位）。布尔值（Boolean）包含两个值Ture和False，在后期我们做判断的时候会经常用到。注意：python中的Bool
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2023-09-19 05:03:56
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