nan专题

在JavaScript当中，为什么NaN===NaN和NaN==NaN返回false？

作者：CSDN-PleaSure乐事欢迎大家阅读我的博客希望大家喜欢使用环境：vscode chrome 今天这个话题的缘由是早上和一位同专业的学长聊天，他在公司完成了一个项目，项目当中有一个40个字段的返回值，于是牵扯到了某道他遇到的面试题，其中是需要用js找到某个数组当中null的索引，然后他问了我这样一个问题：你觉得NaN===NaN吗？当时我回答了不等于，然后他又追问为什么，

ElementPlusError: [ElForm] unexpected width NaN 解决方法

我自己在使用 Vue 和 ElementPlus 开发项目时，当切换到某些页面时，控制台会出现如下错误：经过分析，问题原因如下： • el-form 组件设置了 label-width=“auto”，并且该组件处于隐藏状态（例如被 display: none 隐藏，项目中是由于 el-tab 组件的切换导致的）。 • 当切换页面时，这个隐藏的表单组件会引发问题。具体来说，el-form 组

NaN != Number(a)? 该用isNaN()来判断

最近遇到的一个怪事， Number("a")输出是NaN, 但就是不能与NaN这个字符串来比较，后来查了才知道，应该使用isNaN()函数来判断 isNaN(Number("a")) 他文档规定，就算将Number("a")的值赋值给一个变量，但也无法与任何一个类型的NaN做比较。

Pandas-高级处理（三）：缺失值处理【isnull：判断是否有缺失数据NaN】【fillna：实现缺失值的填充】【dropna：实现缺失值的删除】【replace：实现数据的替换】

缺失值处理应用isnull判断是否有缺失数据NaN应用fillna实现缺失值的填充应用dropna实现缺失值的删除应用replace实现数据的替换 1 如何处理nan 获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) 如果缺失值的标记方式是NaN 判断数据中是否包含NaN： pd.isnull(df),pd.notnull(df) 存在缺失值nan: 1、删除存在缺失值的:dr

Pandas-数据操作-字符串型（一）：常用方法【str（自动过滤NaN值）、索引】

Pandas针对字符串配备的一套方法，使其易于对数组的每个元素进行操作。一、str：通过str访问，且自动排除丢失/ NA值通过str访问，且自动排除丢失/ NA值直接通过.str调用字符串方法可以对Series、Dataframe使用自动过滤NaN值 import numpy as npimport pandas as pd# 通过str访问，且自动排除丢失/ NA值# 直接通

JSON.parse 解析NaN, Infinity, -Infinity失败

背景 JSON.parse() 方法解析字符串时，如果字符串包含NaN, Infinity, -Infinity会报错。因为我们需要先将NaN, Infinity, -Infinity替换成字符类型，再做转换解决方法 function convert(str) {str = str.replace(/NaN/g, '"NaN"');str = str.replace(/-Infinity

matlab 含有nan值的求和平均 nansum nanmean isnan

前几天编程，想算一个矩阵在含有nan值情况下的sum mean 等这个功能一直没找到，于是自己编了小函数最后呢，忽然发现在stats toolbox中居然有这种函数 nansum nanmean 等等说起来，就两招 1、isnan 2、逻辑数组的加减法--这一条真让人吐血，之前完全不知道逻辑型可以计数的我编了一堆的话，而事实上人家用了这样几行就可以搞定 nans = isnan(x)

C++不使用任何 include文件得到+inf,-inf和nan

背景：最近在看网易的公开课《斯坦福大学公开课：编程范式》，才知道大学的时候错过了一个多么好玩的课程。不过重点不在这里，而是终于能理解了之前一直没什么心情看的一些东西。代码部分用了《编程范式》提到的一些操作指针的技巧，当然单纯实现标题的要求完全可以不这样做。相关知识：现在所有的计算机都支持一个被称为IEEE浮点标准。 IEEE浮点数表示法： IEEE浮点标准用

【ncnn android】算法移植（十）——DBface ncnn模型输出nan/性能简单测试

问题已经将DBface转成ncnn模型，并在c++上测试通过，但是移植到android平台之后，结果一直不对，只能一段一段的检查，发现ncnn模型输出为nan。猜想输入给的不对。c++上推理采用的是cv::Mat作为输入。android平台采用bitmap预处理不对，因为有image/255 - mean / stdncnn模型没有正确载入对ncnn的模型进行逐层检查版本对应不上只能一

【深度学习】Loss为Nan的可能原因

文章目录 1. 问题情境2. 原因分析3. 导致Loss为Nan的其他可能原因 1. 问题情境在某个网络架构下，我为某个数据项引入了一个损失函数。这个数据项是nn.Embedding类型的，我加入的损失函数是对nn.Embedding空间做约束。因为我在没加入优化loss前，我的nn.Embedding的数据不在同一条直线上，希望通过下面这样一个loss，约束它们在同一条直

训练网络时出现误差loss 是 NAN

我的训练的是VGGnet19，训练从一开始loss就一直是NAN，ACC准确率也很低，而且一直也没有提高的迹象，在0.0xx徘徊。我发现我的网络中未加归一化操作，最后在每层都加了归一化层，解决了该问题，见下图，loss逐渐减少，ACC逐步增大，呵呵。（**提示**：在2015年 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image R

python NaN, null,空

python问题及解决 1.关于NaN,null,非空的判断等问题1.1 NaN != NaN 2. x.ravel()和x.flatten()的区别3. 判断[]3. 具体了解numpy,pandas,scipy等等，到底是什么以及有什么区别4. numpy.contatenate和pandas.concat的区别5. axis=0 和1到底怎么区别横行和竖行 1.关于NaN,n

tensorrt输出结果为nan的解决方案

系统环境： ubuntu20.04 python3.9 cuda11.8 cudnn8.9.7.29 1.针对cuda版本查了一下trt支持版本，发现V10和V8版本都支持本着用新不用旧标准，果断下载了8.6，torch-->onnx-->engine转换过程均没问题，但测试发现engine输出的结果全为nan！解决： 1.查看了tensorrt的issues，在这一个下

python列表统计NAN个数【numpy】

NAN在numpy中为数字类型float64，一开始以为是字符串根本统计不到首先按列读取一个列表文件，统计该列中NAN个数，调试代码如下 arr = np.loadtxt("spec.txt",delimiter=",", unpack=True)np.savetxt("test.txt", np.isnan(arr[1]), fmt="%d")nan_count = np.sum(np.i

【转载】利用ENVI直接建立掩膜去除背景Inf值或NaN值

有时候我们会遇到遥感影像的背景值为Inf（或其他坏值）的的情况，在ENVI中通过建立掩膜可以直接将背景值变为0（或者你需要的其他值）。如下图，其背景值是Inf值，那么下面，我们就通过掩膜操作将Inf变为0值。步骤：建立掩膜——应用掩膜具体操作如下：为需要掩膜的文件建立掩膜文件：Basic Tools——Masking——Build Masking ，选择你需要为其建立掩膜的文件。

(3)float数据输出打印显示nan

最近在编写自己的小项目的时候出现一个莫名其妙的情况：控件的position莫名其妙的变成nan。position本应是float类型的，现在却输出打印显示nan,完全不知道为什么额。。。于是求助百度，这才知道： nan，是not a number的缩写。用于处理计算中出现的错误情况，比如0.0除以0.0或者求负数的平方根。看这意思多半是在什么地方处理数据的时候处理出现错误了。但是

【数据分析面试】34.填充NaN值（Python：groupby/sort_value/ffill)

题目：填充NaN值（Python) 给定一个包含三列的DataFrame：client_id、ranking、value 编写一个函数，将value列中的NaN值用相同client_id的前一个非NaN值填充，按升序排列。如果不存在前一个client_id，则返回前一个值。输入： print(clients_df) client_idrankingvalue10011100

Pandas dataframe 中显示包含NaN值的单元格

大部分教程只讲如何打印含有NA的列或行。这个函数可以直接定位到单元格，当dataframe的行和列都很多的时候更加直观。 # Finding NaN locations for df.locdef locate_na(df):nan_indices = set()nan_columns = set()for col, vals in df_descriptors.items():for ind

深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法

文章目录前言一、原因二、典型实例 1. 梯度爆炸 2. 不当的损失函数 3. 不当的输入前言模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析，并给出了详细的解决方案，希望对大家训练模型有所帮助。一、原因一般来说，出现NaN有以下几种情况：如果在迭代的100轮数以内，出现NaN，一

Objective-C 中判断 NaN

今天在弄一个Objective-C的播放器，碰到一个播放时间在视频播放完之后会显示为NaN的问题　NaN，是Not a Number的缩写。　　NaN 用于处理计算中出现的错误情况，比如 0.0 除以 0.0 或者求负数的平方根。由上面的表中可以看出，对于单精度浮点数，NaN 表示为指数为 emax + 1 = 128（指数域全为 1），且尾数域不等于零的

js 用 new Date() 获取时间在ios端出现NaN问题的解决办法

在ios端中，使用如下方法会获得NaN，安卓手机则是正常计算 new Date("2019-02-26 18:34:33").getTime() 解决方法：用正则把 ‘-’ 换成 ‘/’ ，让时间格式变成以下格式 new Date("2019/02/26 18:34:33").getTime()代码： var date = '2019/02/26 18:34:33'.replace(/

NPU float(“inf“) mask_fill 出现NAN

使用NPU时，采用mask_fill函数，会出错： tensors.masked_fill(mask.unsqueeze(-1), float('inf')) 无法直接使用表达式,会报错 NAN：取一个较大的值替换即可； tensors.masked_fill(mask.unsqueeze(-1), float(1e10))

uniapp_微信小程序_NaN

一、定义 isNaN() 函数用于检查一个值是否为 NaN。它接受一个参数，该参数可以是任何 JavaScript 数据类型，包括数字、字符串、对象等。如果参数是 NaN，或者不能被转换为数字，则 isNaN() 返回 true；否则返回 false。二、实战在计算属性的时候有时候计算出来的值是无效的，显示NaN,页面上用户看不懂三、代码 computed: {...ma

JS基础语法之==和===的区别以及NaN

==和===的区别 == 和 === 都是用来比较两个值是否相等的运算符 === 运算符也被称为严格相等运算符，它不会进行类型转换。只有在两个操作数的值和类型完全相同时，===才会返回 true。 ==比较时会进行类型转换,比较的是值 ===比较时不会进行类型转换,既比较类型又比较值详细解释: == 0 == false 会返回 true，因为在比较之前，false 会被转换为数字 0

tensorflow 运行过程中loss出现 NaN

描述：在训练的是loss正常，测试的时候出现了NaN 解决方法：通过打印softmax()之后的结果，发现出现了0值，导致后面出现log(0)=NaN的情况; 参考链接：http://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug http://blog.csdn.net/sinat_16823063/article/d

tensorflow的cross_entropy(loss)=nan问题

解决方案1: cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y_conv,1e-10,1.0))) 解决方案2:(推荐) cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv + 1e-10)) 原文参考:http://stackoverflow.com/quest