文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么"np.NaN“数据类型属于numpy.float64？

"np.NaN"是NumPy库中用于表示缺失值（NaN）的特殊数据类型。它属于numpy.float64数据类型的原因是，NumPy中的NaN值是通过特殊的浮点数表示的。

在计算机中，浮点数是用有限的比特位来表示实数的近似值。浮点数的表示方法包括符号位、指数位和尾数位。在IEEE 754标准中，64位浮点数采用了1位符号位、11位指数位和52位尾数位的表示方式。

NumPy中的NaN值是通过将指数位全为1，尾数位非零的方式表示的。这种表示方式使得NaN值在计算中具有特殊的性质，例如任何与NaN进行运算的结果都将得到NaN。同时，NaN值也可以用于表示缺失值或未定义的值。

因此，为了将NaN值与其他浮点数区分开来，并且能够正确处理NaN值的特殊性质，NumPy将NaN值定义为numpy.float64类型。这样，我们可以在NumPy中使用np.NaN来表示缺失值，并且可以利用NumPy提供的函数和方法对NaN值进行处理和计算。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM） 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

相关搜索:assert np.nan == np.nan为什么会导致错误？AssertJ是否可以验证值是否属于特定的数据类型？mysql中属于整型数据类型“列不属于被引用的表”为什么？为什么np.nan存储为字符串，而不能使用isnull()/isna()/notnull()/notna()？为什么PageModel和ControllerBase使用不属于他们的ActionResult？为什么proto buffer没有date数据类型？为什么sapply中包装as.Date()返回数值数据类型，而lapply返回date数据类型？为什么包装类不继承基本数据类型？为什么在Java中，原始数据类型比引用数据类型消耗更多的内存？
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

数据分析之Pandas缺失数据处理

（1）均值插补 属于单值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就用该属性的众数来补齐缺失的值。...（2）利用同类均值插补 属于单值插补。用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。...type(pd.Series([1,None])[1]) numpy.float64 只有当传入object类型是保持不动，几乎可以认为，除非人工命名None，它基本不会自动出现在Pandas中 type...它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型。 s_original[1] = np.nan s_original ?...请谈谈为什么要引入这个设计？ Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

1.6K20

收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

（2）利用同类均值插补 属于单值插补。用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。...type(pd.Series([1,None])[1]) numpy.float64 只有当传入object类型是保持不动，几乎可以认为，除非人工命名None，它基本不会自动出现在Pandas中 type...它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型。 s_original[1] = np.nan s_original ?...它本质上也属于Nullable类型，因为并不会因为含有缺失而改变类型。 s = pd.Series(['dog','cat'],dtype='string') s ?...请谈谈为什么要引入这个设计？ Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

3.5K41

pandas 缺失数据处理大全

缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。 1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。...np.nan == np.nan >> False 也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为np.nan。...type(pd.Series([1,None])[1]) >> numpy.float64 只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas...开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。

31920

pandas 缺失数据处理大全（附代码）

缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。 1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。...np.nan == np.nan >> False 也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为np.nan。...type(pd.Series([1,None])[1]) >> numpy.float64 只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas...开发者也注意到了这点，对于不同数据类型采取不同的缺失值表示会很乱。pd.NA就是为了统一而存在的。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。

2.3K20

can‘t multiply sequence by non-int of type ‘numpy.float64‘

sequence by non-int of type 'numpy.float64'的错误。...numpy.float64​​​ 是 NumPy 库中的一种数据类型，用于表示浮点数。它是双精度浮点数的一种形式，即使用64位来存储浮点数的数据。...numpy.float64​​​ 的数据类型在科学计算和数据分析中非常常见，特别是在处理大规模数据集、进行复杂计算或涉及精度要求较高的计算时。...在 NumPy 中，​​​float64​​​ 数据类型是默认的浮点数类型，它是在创建数组时指定数据类型时最常用的选择之一。...因此，在选择数据类型时，需要根据具体需求和计算资源进行权衡和选择。 总结起来，​​numpy.float64​​ 是 NumPy 库中一种常用的数据类型，用于表示双精度浮点数。

33320

Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

dtype = None) 返回一维的数组 numpy.eye(n) /numpy.identity(n) &创建nn单位矩阵 numpy.array([…data…], dtype=float64 ) 转换数据类型...array.astype(numpy.float64) &更换矩阵的数据形式 array.astype(float) &更换矩阵的数据形式 array * array &矩阵点乘 array[a:b]...  ndarray数据类型：dtype： 布尔型：bool_ 整型：int_ int8 int16 int32 int64 无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64 浮点型：float...产生布尔数组  numpy.logical_end/logical_or/logic_xor(array1,array2) 元素级的真值逻辑运算  5.3 缺失值表示  numpy里有缺失值的表示方法  m=np.nan...np.subtract(b,c) np.multiply(b,c) np.maximum(b,c) np.fmax(b,c) np.mod(b,c) np.logical_and(b,c) #5.3 m=np.nan

1K20

Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

dtype = None) 返回一维的数组 numpy.eye(n) /numpy.identity(n) &创建nn单位矩阵 numpy.array([…data…], dtype=float64 ) 转换数据类型...array.astype(numpy.float64) &更换矩阵的数据形式 array.astype(float) &更换矩阵的数据形式 array * array &矩阵点乘 array[a:b]...  ndarray数据类型：dtype： 布尔型：bool_ 整型：int_ int8 int16 int32 int64 无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64 浮点型：float...产生布尔数组  numpy.logical_end/logical_or/logic_xor(array1,array2) 元素级的真值逻辑运算  5.3 缺失值表示  numpy里有缺失值的表示方法  m=np.nan...np.subtract(b,c) np.multiply(b,c) np.maximum(b,c) np.fmax(b,c) np.mod(b,c) np.logical_and(b,c) #5.3 m=np.nan

1.3K30

JavaScript】基本数据类型与引用数据类型区别（及为什么String、Boolean、Number基本数据类型会有属性和方法？）

基本数据类型 　　JavaScript基本数据类型包括：undefined、null、number、boolean、string。...JavaScript中除了基本数据类型外就是引用数据类型了（也可以说是对象）。...4）引用类型的比较是引用的比较 1.var person1 = {}; 2.var person2 = {}; 3.console.log(person1 == person2)//false 为什么两个对象看起来一摸一样...，不应该有方法，那为什么这里s1可以调用substr()呢？...helloworld”); 2 在实例上调用指定方法；// var s2 = s1.substr(4); 3 销毁这个实例；// s1 = null; 正因为有第三步这个销毁的动作，所以你应该能够明白为什么基本数据类型不可以添加属性和方法

13310

Python-Numpy数组计算

ndarray：np.array()  2、ndarray是多维数组结构，与列表的区别是：  数组对象内的元素类型必须相同数组大小不可修改 3、常用属性：  T 数组的转置（对高维数组而言）dtype 数组元素的数据类型...numpy.arange numpy.eye(n) /numpy.identity(n)     创建n*n单位矩阵 numpy.array([…data…], dtype=float64 ) array.astype(numpy.float64...1,matrix_2)        矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) )     对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组  三、NumPy：ndarray-数据类型...  ndarray数据类型：dtype：布尔型：bool_整型：int_ int8 int16 int32 int64无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64浮点型：float_...= nan）inf(infinity)：比任何浮点数都大 在数据分析中，nan常被表示为数据缺失值  2、NumPy中创建特殊值：np.nan  3、在数据分析中，nan常被用作表示数  据缺失值  既然

2.3K40
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券