在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误.这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>

简单的说,比较两个int型或long型的数据没有什么问题,可以用==来判断,但对浮点数(float与double)来说,需要对Float.NaN和0.0这个两个特殊数字作额外的处理.Float.NaN严格说来不是一个数字(它的字面意思也就是Not a Number),但是因为这个值可以被保存在一个float型的变量中(因为它常常是除0的结果),所以暂且当它是个数字吧.但它与一般的浮点数有些许不同,就是两个NaN用==比较的结果会得到false.可以用下面的代码验证: Code highlight

使用dropna()函数去掉NaN的行或列 import pandas as pd import pickle import numpy as np dates = pd.date_range() df = pd.DataFrame(np.arange().reshape((,)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[,]=np.nan df.iloc[,]=np.nan print(df) print(df.dropna(ax

import shutil import time import pymysql conn=pymysql.connect(host="222",user="root",password="",db="www",charset="utf8") cu=conn.cursor() cu.execute("select xm,wxpic,bh from eyh_yas where hid=769&quo

>>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >>> a array([[-4, -4, -5, 2, 1], [-1, -2, -1, 3, 3], [-1, -2, 3, -5, 3], [ 0, -3, -5, 1, -4], [ 0, 3, 1, 3, -4]]) # 方式一 >>> np.maximum(a, 0) array([[0, 0,

1.redis 基本操作命令 Set 操作 Set 集合就是不允许重复的列表 无序集合 sadd(name,values) 给 name 对应的集合中添加 1 个或多个元素 import redis pool = redis.ConnectionPool(host=",decode_responses=True) re = redis.Redis(connection_pool=pool) re.sadd("Animal","cat") # 给 Anima

Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame # 查看每一列是否有NaN: df.isnull().any(axis=0) # 查看每一行是否有NaN: df.isnull().any(axis=1) # 查看所有数据中是否有NaN最快的: df.isnull().values.any() # In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000)) In [3]: df[df > 0

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec

https://blog.csdn.net/csj664103736/article/details/72828584 python中 x=x[1:] 是什么意思 将x的第二位到最后一位的内容赋给x.如 x = "abcdef"x = x[1:]print x结果为:"bcdef" Python join() http://www.runoob.com/python/att-string-join.html 描述 Python join() 方法用于将序列中的元素以

上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理,并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程,而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数,本篇我们就对这些方法进行介绍: R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数princomp(),其主要参数如下: data:要进行主成分分析的目标数据集,数据框形式,行代表样本,列代表变量 cor:逻辑型变量,控制是否使用相关系数进行主成分分析 scores:逻辑型变量,控制是否计算每个主成分的得分 我们使用了R中自带的数据集USJudgeR

前情: 在日常的接口测试工作中,模拟接口请求通常有两种方法, 利用工具来模拟,比如fiddler,postman,poster,soapUI等 利用代码来模拟,使用到一些网络模块,比如HttpClient,或者requests等 Fiddler是一个简单的http协议调试代理工具,它界面友好,易于操作,是调试网络,抓取请求的利器之一. Requests包是趁着目前如火如荼的爬虫风潮而流行起来的Python的第三方包,使用简单,对于不需要对网络底层模块有太多了解又想实现接口测试的测试人员来说简直不

js的问题for (i=0;i<a.length;a[i++]=0) 中等于0怎么理解? 很奇怪的一个for循环 竟然是将原来数组的数据全改为0

使用Python将Excel中的数据导入到MySQL 工具 Python 2.7 xlrd MySQLdb 安装 Python 对于不同的系统安装方式不同,Windows平台有exe安装包,Ubuntu自带.使用前请使用下面的命令确保是2.7.x版本: python --version xlrd : 这是一个扩Python包,可以使用pip包管理工具安装:pip install xlrd MySQLdb 为MySQL 的Python驱动接口包,可以到http://sourceforge.net/

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

console.log(0.1+0.2===0.3)// true or false?? 在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对 JavaScript的数值的理解程度. 在JavaScript中的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.3,而是一个比较接近的数字 0.30000000000000004 ,所以条件判断结果

为什么js中0.1+0.2不等于0.3,怎样处理使之相等? console.log(0.1+0.2===0.3)// true or false?? 在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对JavaScript的数值的理解程度. 在JavaScript中的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.3,而是一个比较接近的数字

//获取数组中两个相加等于0的一对数字,比如[ [ -10, 10 ], [ -5, 5 ] ] var arr=[-5,10,1,-10,3,4,5,9] //对数组进行排序 arr.sort(function(num1,num2){ if(num1>num2)return 1; if(num1<num2)return -1; return 0 }) //用尺取法 var data=[] //s1左边 s2右边 num等于某个值 arr排序后的数组 function func(s1,s2,n

0.1+0.2不等于0.3?是不是有点颠覆你的认知,但是,在js中,是真实存在的! console.log(0.1+0.2); // 0.30000000000000004 其实这都是因为浮点数运算的精度问题. 简单来说,因为计算机只认识二进制,在进行运算时,需要将其他进制的数值转换成二进制,然后再进行计算. 由于浮点数用二进制表达时是无穷的: // 将0.1转换成二进制 console.log(0.1.toString(2)); // 0.000110011001100110011001100

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2kea7-jACCJmSYBQAwXyIg作者:刘洋 在 js 中进行数学的运算时,会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果,一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题,但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果.本文主要通过浮点数的二进制存储及运算,和IEEE754下的舍入规则,解释为何会出现这种情况. 一.浮点数的

其它课程中的python---6.python读取数据 一.总结 一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来 库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情 这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.python读取excel的基本库有哪些? xlrd:读.xls以及.xlsx文件 xlwt:写.xls文件 xlrdxlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信

为什么说 Python 是数据科学的发动机(一)发展历程(附视频中字) 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态.在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程. 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人.该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现.Jake的研究领域包括天文学.天体物理学.机器学习以及可伸缩计算.此外,他是许多开源