比如我们一组数据,里面有不少的NaN值,如何将其删除掉呢?可以通过find函数来搞定.     我们可以通过importdata('data.txt')将数据文件data.txt导入数组A中.                           A=importdata('data.txt')     然后通过命令                         z=find(~isnan(A))     将A数组中NaN所在的编号给找出来:                      

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

症状:前向计算一切正常.梯度反向传播的时候就出现异常,梯度从某一层开始出现Nan值(Nan: Not a number缩写,在numpy中,np.nan != np.nan,是唯一个不等于自身的数). フォワードの計算に異常なしでも.その模型の変量をアプデートする時に異常な数字が出る.Pythonのプログラムにあるなら.Nanというもの現れることです. 根因:原因目前遇到的分为两种,其一——你使用了power(x, a) (a < 1)这样的算子,因为power函数这样的算子,在梯度反向传播阶段

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray

JAVA中List对象去除重复值,大致分为两种情况,一种是List<String>.List<Integer>这类,直接根据List中的值进行去重,另一种是List<User>这种,List中存的是javabean对象,需要根据List中对象的某个值或某几个值进行比较去重.方法如下: 一.List<String>.List<Integer>对象去重复值. 这种情况的话,处理起来比较简单,通过JDK1.8新特性stream的distinct方法,可

今天遇到了一个问题,就是从数据库中去除的数组为一个二维数组,现在就是想将二位数组进行去重,但是在php中,对于一个一维数组,我们可以直接使用php的系统函数array_unique,但是这个函数不能对多维数组进行去除重复,因此我需要自己写一个去除二维数组重复值的函数. function array_unique_fb($array2D){ foreach ($array2D as $v){ $v=join(',',$v);//降维,也可以用implode,将一维数组转换为用逗号连接的字符串 $t

创建DataFrame样例数据 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

<?php //二维数组 $test["aa"] = array("id"=>"17","name"=>"汽车"); $test["bb"] = array("id"=>"18","name"=>"飞机"); $test["cc"] = array("

/** * @Title: JsonStrTrim * @author : jsw * @date : 2012-12-7 * @time : 上午09:19:18 * @Description: 传入string 类型的 json字符串 去处字符串中的属性值的空格 * @param jsonStr * @return * @exception:(异常说明) */ public JSONObject JsonStrTrim(String jsonStr){ JSONObject reagobj

在日常开发中,我们可能会遇到将一个数组中里面的重复值去除,那么,我就将我自己所学习到的几种方法分享出来 去除数组重复值方法: 1,利用indexOf()方法去除 思路:创建一个新数组,然后循环要去重的数组,然后用新数组去找要去重数组的值,如果找不到则使用.push添加到新数组,最后把新数组返回回去就行了 看不懂没关系,上代码就比较容易懂了 function fun(arr){ let newsArr = []; for (let i = 0; i < arr.length; i++) { if(

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

删除包含NaN的行: a(any(isnan(a), 2),:) = []; 删除全部为NaN的行: a(all(isnan(a), 2),:) = [];

一: Hastset根据hashcode判断是否重复,数据不会重复 Java代码 /** List order not maintained **/ public static void removeDuplicate(ArrayList arlList) { HashSet h = new HashSet(arlList); arlList.clear(); arlList.addAll(h); } 二: 通过Hashset的add方法判断是否已经添加过相同的数据,如果已存在相同的数据则不添加

Java中的set是一个不包含重复元素的集合,确切地说,是不包含e1.equals(e2)的元素对.Set中允许添加null.Set不能保证集合里元素的顺序. 在往set中添加元素时,如果指定元素不存在,则添加成功.也就是说,如果set中不存在(e==null ? e1==null : e.queals(e1))的元素e1,则e1能添加到set中. 下面以set的一个实现类HashSet为例,简单介绍一下set不重复实现的原理: package com.darren.test.overide;

function  bc = binary_conversion(a)  %这是灰度值二值化转换函数,阈值为平均值j=imread(a);             %读取灰度图像   j=double(j);             %将图像转换为小数浮点型(double)[m,n]=size(j);             %获取图像的长宽(m,n)s=sum(sum(j));             %图像像素值求和a=s/(m*n);                  %计算像素平均值a=

方阵的行列式: det(A) 矩阵线性无关的行数或列数,称为矩阵的秩. rank(A) 求3~20阶魔方矩阵的秩 for n=3:20 rank(magic(n)) end 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征之和. trace(A):求矩阵的迹 向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度. (1)向量的3种常用范数 (1)绝对值之和 (2)平方和的平方根 (3)绝对值中最大的值 norm(v)或norm(v,2)计算向量的2范数            

PersonInfo类: public class PersonInfo { public int Index; public string Name; public override string ToString() { return string.Format("Index:{0}, Name:{1}", Index, Name); } } PersonInfoCompareByName比较类: public class PersonInfoCompareByName : IEq

求得θ值后用模型来预测 / 计算模型的精度  ex2.m部分程序 %% ============== Part 4: Predict and Accuracies ==============% After learning the parameters, you'll like to use it to predict the outcomes% on unseen data. In this part, you will use the logistic regression model%

本文链接:https://blog.csdn.net/Pxzly1117/article/details/79201772程序: I=imread('13.jpg');%读入图像imshow(I);h=imnoise(I,'salt & pepper');%为I图片叠加椒盐噪声噪声figure;imshow(h);w=[1 2 1;2 4 2;1 2 1]/16;%高斯模板I5=imfilter(h,w,'corr','replicate');%高斯平滑figure;imshow(I5);w=[