1)0/0  或者说  任意常数/0  也就是0不能做分母. (nan出现的情况绝大部分是分母出现0了)   若分子为0的情况,(分母不为0),结果也应该是0而非 NAN. 2)如果是 无穷大比无穷大   对应的结果也是NaN 3)注意,  inf/0 以及0/inf  对应的结果不是NaN 4)sin(inf)  cos(inf) sin(1/0) 等对应的三角函数的值,也是NaN.

    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:                      

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

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

java matlab混合编程的时候当返回值是Struct类型(matlab中的返回类型)如何来取得(java中)其值? 上网找,看到这个网页:http://www.mathworks.cn/cn/help/matlab/matlab_external/passing-data-to-a-java-method.html ,上面说Struct类型不支持:如下图: 然后我就没办法了,但是获得的Object值应该是可以设置断点操作的吧,然后我就设置断点来看到到底是个什么值?如下图: 不过好像没有啥属

在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

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

clear all;clc; x=-pi/2:pi/50:pi; y=sin(x); plot(x,y); grid on; fm=max(y) id=find(y==fm); xm=x(id) 转自:http://zhidao.baidu.com/question/547247688.html 另一种方法: [~,freq]=max(M); M为fft变换序列,freq即对应频率点. 一般如果直接做fft的话,freq为对应频率点的位置,需要转换为实际的频率, 具体做法参考matlab中hel

x=imread(‘x.jpg’); x=rbg2gray(x);  %转成灰度图像 k=medfilt2(x);   %中值滤波,默认为3X3矩阵 figure, imshow(k); medfilt2(A,[M,N]):使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波 k=medfilt2(x,[5,5]) eg: >> xx=rgb2gray(x);>> figure,imshow(xx); dd

特殊浮点值NaN(Not-a-Number),例如asin()函数返回反正弦值,所以输入参数不能大于1,否则函数返回NaN值,printf()显示为nan,NaN或类似形式.

NaN 是 Not a Number 的缩写．它是一个数值类型值,通常在浮点计算中,表示未定义或无法表示的值．而且,不能直接使用相等运算符 (==) 检查 NaN．由于在程序中,nan == nan (C/C++/Python) 或 nan is nan (Python) 总是返回 0 或 False．因此,除了采用库函数外,往往可以利用这个性质检查某个数值是否为 NaN．下面介绍如何采用库函数检查 NaN 值: C/C++ 实现 在 C/C++ 中,采用 math.h 标准函数库中的 isna

NaN时IEEE 754中定义的一个特殊的数量值.他不表示一个数字,尽管下面的表达式返回的是true typeof(NaN) === 'number' //true 该值可能会在试图将非数字形式的字符串转换为数字时产生,例如 + '0' + 'oops' //NaN 如果NaN是数字运算中的一个运算数,那么它与其他运算数的运算结果就会使NaN.如果有一个表达式产生出NaN的结果,那么至少其中一个运算符是NaN或者在某个地方产生了NaN. 可以对NaN进行检测,但是typeof不能辨别数字和NaN

之前在学习中遇到高斯混合模型,卡了很长一段时间,在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法.希望看到这篇文章的同学们对高斯混合模型能有一些基本的概念.全文不废话,直接上重点. 本文将从以下三个问题详解高斯混合模型: 1.什么是高斯混合模型? 2.高斯混合模型的数学原理? 3.高斯混合模型在MATLAB中如何使用? 一.什么是高斯混合模型? 高斯混合模型,英文全称:Gaussian mixture model,简称GMM.高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(二维时也称为:正态分布曲线)精确的量化事物

FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换(DFT)的快速算法. 采样得到的数字信号,做FFT变换,N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果.为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方. 假设信号: S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 它含有:2V的直流分量 频率为50Hz.相位为-30度.幅度为3V的交流信号 频率为75Hz.相位为90度

================================================ 首先自作多情的说一句--"抱歉!" 古语"有志者.事竟成",是说有志向的人最终都能够成事.想到这句话我很惭愧,我居然连这样一件小事都无法坚持不懈的完成,这个系列的博客我一拖再拖,一个多月里竟然再没有更新.虽然博客鲜有看客垂阅,但是这半途而废的事实却是明显的.痛定思痛,我决定老老实实更完.算是亡羊补牢,做到有始有终吧. ==========================

Matlab R2016a完全自学一本通 记在前面: (1)函数中:dim=1 按列:dim=2 按行 (2)这本书很垃圾,不建议买. (3)在数据库连接中,用两个单引号表示字符串,千万不能用双引号 第2章 Matlab基础知识 2.1 数据类型 数值,逻辑,字符串,函数句柄,结构体,单元数组 2.1.1 数值类型 int8,uint8:int16,uint16:int32,uint32:int64,uint64 整数型 single 单精度 double 双精度 (默认) 示例:int32(8

上学期学了一些matlab的知识,这学期再用时竟然发现已经忘得差不多了(┬＿┬) 于是决定重新开始并将它们记录下来,也方便自己以后查漏补缺! M文件编程 脚本文件 matlab有自己的命令行窗口,对于简单的命令,可以直接在命令行窗口输入,但随着命令行的增加或者命令本身复杂度的增加,再使用命令行就显得有些不便了,这时就需要脚本文件了.可以说,脚本文件是matlab指令集合的封装. 函数文件 函数文件以function开始,end结束,这也是区别于脚本文件的地方.   在function后面接着定义

一起来学演化计算-matlab基本函数min 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 找到数组中最小的元素 语法 M = min(A) 返回A的最小元素 如果A是一个向量,那么min(A)返回A的最小元素 如果A是一个矩阵,那么min(A)是一个行向量,包含每一列的最小值 如果A是一个多维数组,那么min(A)沿着大小不等于1的第一个数组维操作,将元素视为向量.这个维度的大小变为1,而所有其他维度的大小保持不变.如果A是第一个维度为0的空数组,那么min(A)返回一个与A大小相同

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyfit.html?searchHighlight=polyfit&s_tid=doc_srchtitle#bue6sxq-1-n polyfit 多项式曲线拟合 全页折叠 语法 p = polyfit(x,y,n) [p,S] = polyfit(x,y,n) [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)   说明 示例 p = polyfit(x,y,n) 返回次数为 n 的多项式 p(x)