NaN&INF定义在一些情况会出现无效的浮点数,例如除0,例如负数求平方根等,像这类情况,获取到的浮点数的值是无效的. NaN 即 Not a Number         非数字 INF  即 Infinite            无穷大 通常无效浮点数的内存表示方法是: 根据IEEE 754标准:阶码全1,尾数全0表示无穷大INF.例如1.0/0.0 阶码全1,尾数非全0的表示无效数NaN.例如:求负数的平方根,例如0.0/0.0. (注意: int型时除0是非法的,产生运行异常.Reme

 C语言操作WINDOWS系统存储区数字证书相关函数详解及实例 以下代码使用C++实现遍历存储区证书及使用UI选择一个证书 --使用CertOpenSystemStore打开证书存储区. --在循环中,使用CertEnumCertificatesInStore.枚举所有存储区中的证书. --使用CryptUIDlgViewContext显示一个证书. --使用CertGetNameString取得证书主题名称. --在循环中,使用CertEnumCertificateContextPropert

Ffmpeg AAC编码 如果传入参Frame的Sample Format 为 AV_SAMPLE_FMT_S16,会出现 错误提示 Input contains (near) NaN/+-Inf,需要将Frame的Sample Format 设置为AV_SAMPLE_FMT_FLTP 小小错误,有时会折腾人,希望后来者少走弯路. 如需交流可加QQ群766718184 或者QQ3501870

新年第一更!祝愿新的一年技术长足进步哈! 最近在用sklearn的回归分析模型拟合预测遥感图像,遇到了一些问题,好在一一解决,现在总结一下. 1.首先输入sklearn的数据必须reshape(-1,1),只有转换成这种格式才能进行输入.对于多因子的数据,要concatenate((a,b),axis=1),按列进行叠加. 2.  ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

初始数据类似如下: 填充下缺失值 data[data==0] <- NA data[is.na(data)] <- min(data,na.rm = T)*0.01 pheatmap(log10(data)) pheatmap(data,scale = "row") 直接取log绘制不报错,但做scale时报错: Error in hclust(d, method = method) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 11

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

float类型占四个字节,每个字节占8位,总共32位,其内存结构如下图: 31位为符号位:0表示正数,1表示负数 31~23位:共8位表示指数位,内存存储数据从0~2^8-1=255,由于指数可以是正也可以是负,所以指数位采用移位存储表示数据,8位有符号有可表示数据从-128~127,所以指数位表示的实际指数应该是无符号位数减去127,例如0000 0000表示为0-127=-127,1111 1111表示为255-127=128,1000 0001表示为129-127=2 22~0位:共23位

对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储,float数据占用 32bit,double数据占用 64bit.其实不论是float类型还是double类型,在计算机内存中的存储方式都是遵从IEEE的规范的,float 遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53. 无论是单精度还是双精度,在内存存储中都分为3个部分: 1) 符号位(Sign):0代表正,1代表为负: 2) 指数位(Exponent):用于存储科学计数法中的指数数据,

int和float都是4字节32位表示形式.为什么float的范围大于int? float精度为6-7位.1.66*10^10的数字结果并不是166 0000 0000 指数越大,误差越大. 这些问题,都是浮点数的存储方式造成的. float和double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的,float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53. 无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分: 符号位(Sign) : 0代表正,1代表为负 指数位(Exponent):

double型的两个数相除,得到的浮点数能精确到多少位呢..用我家电脑做了个实验,编译器是Code::Blocks 13.12. 然后用电脑自带的计算器算的结果和C语言算的结果比较如图. 第一例里a=199000007,b=3030337,得到的答案在小数点后第14位(我没数错吧)开始不同了. 第二个例子里a=202033320333,b=1234567,在小数点后第11位开始不同了. 所以浮点数除法精确的位数是不固定的.

看一小段C语言程序: int main() { float x = 1.3; x = x - (int)x; ); ; } 在你心目中, 变量 I 是怎样的结果? 如果你理所当然地认为是3的话, 那么你就错了~~~ 实际结果应该是2.   为什么? 简而言之, x在内存的值并不是精确的1.3, 实际上可能是1.29999999...... 因为在计算机组成原因中有说过, 浮点数无法被准确地表示出来, 只能是一个非常精确的值.. 就算现在你已经知道这个"坑"了, 但还是不小心会犯, 所以

最近,处理两个矩阵的点除,得到结果后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work:查看得到的数据,发现有很多nan和inf,导致python的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母出现0的缘故.为了将结果能够被python其他函数处理,尤其numpy库,需要将nan,inf转为python所能识别的类型.这里将nan,inf替换0作为例子. 1. 代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.

浮点数保存的字节格式如下: 地址 +0 +1 +2 +3内容 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM 这里S 代表符号位,1是负,0是正E 偏移127的幂,二进制阶码=(EEEEEEEE)-127.M 24位的尾数保存在23位中,只存储23位,最高位固定为1.此方法用最较少的位数实现了较高的有效位数,提高了精度. 零是一个特定值,幂是0 尾数也是0. 浮点数-12.5作为一个十六进制数0xC1480000保存在存储区中,这个值如下:地址 +0 +1 +2

局部变量.局部静态变量.全局变量.全局静态变量区别如下: 局部变量: 栈区: 局部静态变量:静态区: 全局变量: 静态区的常量区: 全局静态变量:静态区. 在进行C/C++编程时,需要程序员对内存的了解比较精准.经常需要操作的内存可分为以下几个类别: 1.栈区(stack)— 由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等.其操作方式类似于数据结构中的栈. 2.堆区(heap) — 一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 .注意它与数据结构中的堆是两回事,分配

在C语言中,对变量的存储类型说明有以下四种: auto 自动变量register   寄存器变量extern 外部变量static   静态变量 自动变量和寄存器变量属于动态存储方式,外部变量和静态变量属于静态存储方式. 在介绍了变量的存储类型之后,可以知道对一个变量的说明不仅应说明其数据类型,还应说明其存储类型. 因此变量说明的完整形式应为:存储类型说明符数据类型说明符变量名,变量名…:例如: static int a,b;      说明a,b为静态类型变量 auto char c1,c2;

在程序中使用浮点数 -- 浮点数的精确性有限 -- 在从c语言中float类型的精确度只到小数点的7位 -- 浮点数只能在一定范围内去相信它 -- 在有精确度高的要求下不要使用浮点数(在算钱的时候,误差会累计起来) -- 两个浮点数比较大小它是会失败的 -- 不然就使用bcd运算,就如计算器那样 -- 在C语言使用过程中float需要用f或F后缀来表明身份 浮点数的内部表达 -- 浮点数在计算的时候是由专门的硬件实现的 -- 计算double 和float所用的部件是一样的

一.浮点数的秘密 1.内存中的浮点数 浮点数在内存中的存储方式为:符号位.指数.尾数 十进制浮点数的内存表示: 实例分析: #include <stdio.h> //打印十进制的内存表示 int main() { float f = 8.25; unsigned int* p = (unsigned int*)&f; printf("0x%08X\n", *p); //十六进制 ; } float 跟int 都是四个字节为什么float 表示的范围要更广呢? #in

因为对内存管理部分一直没有很清楚的思路,所以一直在找资料想系统看一下这部分的内容.在C primer plus里看到了这一章,虽然大多都是心知肚明的东西,但是还是很多概念性系统性的东西让我眼前一亮,把笔记整理到这里来,用于自己回顾. 作用域: l  代码块作用域:在代码块中(花括号包含)定义的变量,函数的形参也具有代码块作用域 l  函数原型作用域:函数原型中使用的变量名 l  文件作用域(全局变量):在所有函数之外(包括main函数)定义的变量具有文件作用域. 链接: l  外部链接:具有外部

好莫名其妙的结果 is.na() #NA得不到的值is.nan() #NAN不可能的值is.infinite() #无穷的 x1<-NA x2<-0/0x3<-1/0 is.na(x1) #TRUEis.nan(x1) #FALSEis.infinite(x1) #FALSE is.na(x2) #TRUE is.nan(x2) #TRUEis.infinite(x2) #FALSE #在R中那个除数是个很小很小的数,因此不是NA,也不是NAN,除出来是有结果的,会无穷大 is.na(x

编译命令 gcc -o dbwriter dbwriter.c -ldb dbwriter.c #include <assert.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <db.h> #include <sys/types.h> #define DATABASE "demo.db" /* 功能:解析日志提取数据(pv) 日志格式:pp.cn guest:123456