在Python 编程中,无穷大(inf)是一个重要的概念,它不仅在数学上有用,在编程中也能帮助我们理解和处理一些特殊情况。边际计算、处理浮点数错误都能通过合理的方式利用无穷大。开发者需要对inf有清晰的认识,以便在进行复杂计算时避免潜在的错误。如果在程序中反复出现inf,那么很可能需要重新审视算法的实现细节。 引用:"...
3. 为什么会出现“inf” 在计算过程中,无穷大的存在通常源于一些运算(如除以零、超出数据类型的范围等)。当我们将这些数据保存到文件中时,它们的表示方式也会跟随被保存。 对于浮点数,numpy使用特殊的表示来表示无穷大和无穷小,例如正无穷大用np.inf表示。当这些数据被写入CSV文件后,读取时依然会保持原样。 4. 如...
原来分母等于0的时候算出来的不是nan,而是inf或者-inf。 一直以来忽略了这个nan和inf的区别,导致这次浪费整整两个小时无尽地排除bug的挣扎中。 看到了么,inf的数据类型就是float,而且跟NaN还不同,下面我们来分析一下: 为了便于重现我遇到的坑,我这里设置两个比较长的array,第一个叫a,全部都是正常的实数;第二...
inf(-inf,inf):infinity, inf表示正无穷,-inf表示负无穷 什么时候回出现inf包括(-inf,+inf) 比如一个数字除以0,(python中直接会报错,numpy中是一个inf或者-inf)
data = np.where, some_value, data) # 将inf替换为某个值，例如some_value 这种方法可以直接处理掉数据中的inf值，但是需要根据具体情况选择替换的值，以防止数据失真或影响后续的计算结果。二、设置警告 在处理数据的过程中，可以通过设置Python的警告机制来捕获可能出现的inf值，从而在出现无穷大时...
Python 如果提示出现NaN 或 Inf 该怎么排查? 徐卜灵关注IP属地: 安徽 2019.06.20 11:18:36字数90阅读1,981 问题描述: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 空值排查 nan_list = df.isnull().sum().tolist()#把每一列的空值个数加起来 sum(nan_...
4. 使用“无穷大” float(“inf”) 如果有人问你:“Python 里什么数字最大/最小?”。你应该怎么回答?有这样的东西存在吗? 答案是:“有的,它们就是:float("inf") 和 float("-inf")”。它们俩分别对应着数学世界里的真负无穷大。当它们和任意数值进行比较时,满足这样的规律:float("-inf") 。
python出现nan的情况分析 nan代表Not A Number(不是一个数),它并不等于0。 情况一: 0 * float('inf') 结果为:nan float('inf') / float('inf') 结果为:nan float('inf') - float('inf') 结果为:nan float('-inf') - float('-inf') 结果也为:nan...
3)当列中含有极大值或极小值的inf或-inf时,会使得mean()这种方法失效,因为这种情况下将无法计算出均值。应对思路是使用median中位数做兜底策略,只要列中有数据,就一定会有中位数。 2.异常值处理 有关异常值的确定有很多规则和方法,这里使用Z标准化得到的阈值作为判断标准:当标准化后的得分超过阈值则为异常。
print(sum([a.imag for a in [ 0, 5, 10e9, float(‘inf’), float(‘nan’) ] ])) 答案:0.0 你一定认为这会出错,对吧?它不会。这是因为 Python 中的所有数值类型,如 int、float 等;从基础对象类继承,它们都返回包括 Infinity 和 NaN 在内的实部和虚部。 10、数学不再适用! 猜猜这种情况下的...