关于Python中Inf与Nan的判断问题详解
大家都知道在Python中可以用如下方式表示正负无穷：float("inf")#正无穷float("-inf")#负无穷利用
NaN（Not a Number，非数）是计算机科学中数值数据类型的一类值，表示未定义或不可表示的值。常在浮点数运算中使用。首次引入NaN的是1985年的IEEE 754浮点数标准。...
大家都知道在Python中可以用如下方式表示正负无穷：float("inf")#正无穷float("-inf")#负无穷利用
前言最近因为工作的需求，要处理两个矩阵的点除，得到结果后，再作其他的计算，发现有
深度学习中对于网络的训练是参数更新的过程，需要注意一种情况就是输入数据未做归一化
如下所示：python设置值importpandasaspdimportnumpyasnpdates=pd.date_range('20180101',periods=6)df=pd.DataFrame(np
尽管我们可以将所有的NaN替换成0，但是由于并不知道这些值的意义，所以这样做是个下策
如果存在以下DataFrame年龄性别手机号02男NaN13女NaN24NaNNaN删除NaN所在的行：删除表中全部为NaN
1.数据处理中很恶心，出现RuntimeWarning:dividebyzeroencounteredindivide发现自己的DataFrame中有除以0
将dataframe中的NaN替换成希望的值importpandasaspddf1=pd.DataFrame([{'col1':'a','col2':1},{'col1':'b','col2':2}]
今天使用shuffleNetV2+，使用自己的数据集，遇到了loss是nan的情况，而且top1精确率出现断崖式