为什么random.uniform(0，float("inf"))总是返回inf？

random.uniform(0, float("inf"))总是返回inf的原因是因为在Python中，float("inf")表示正无穷大。根据random.uniform函数的定义，它会返回一个在指定范围内均匀分布的随机浮点数。在这个例子中，范围是从0到正无穷大。

由于正无穷大是一个特殊的数值，它无法被其他有限的数值所表示。因此，当random.uniform函数生成一个随机数时，它有可能生成正无穷大这个特殊的值。

这个函数的返回结果总是inf是因为在这个范围内，随机数生成器无法生成其他有限的数值。如果你想要生成一个有限范围内的随机数，你可以修改函数的参数，例如random.uniform(0, 100)，这样就会生成一个0到100之间的随机数。

关于random.uniform函数的更多信息，你可以参考腾讯云的Python官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/213/33276

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Python中无穷的哈希值是多少？

>>> infty = float('inf') >>> infty inf >>> type(infty) >>> hash(infty) 314159 这里创建了一个表示无穷的浮点数对象...函数，并且以return _Py_HashDouble（v-> ob_fval）定义返回值，实现返回值的代码： if (Py_IS_INFINITY(v)) return v > 0 ?..._PyHASH_INF : -_PyHASH_INF; 这里的_PyHASH_INF就定义为314159： #define _PyHASH_INF 314159 所以，可以把hash(float('...=64, seed_bits=128, cutoff=0) >>> sys.hash_info.inf 314159 这个结果，是有其历史原因的。...但是，如果在Python3中，负无穷的哈希值会是： >>> hash(float('-inf')) -314159 在Pyhton2中，结果就不同了： >>> hash(float('-inf'))

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目标检测算法之SSD的数据增强策略

.permute(1,2,0).numpy().astype(np.uint8) target = target[0].float() # 把bbox的坐标还原为原图的数值 target...[:,0] *= w.float() target[:,2] *= w.float() target[:,1] *= h.float() target[:,3] *= h.float...+= random.uniform(-self.delta, self.delta) image[:, :, 0][image[:, :, 0] > 360.0] -= 360.0...(1, 4) left = random.uniform(0, width*ratio - width) top = random.uniform(0, height*ratio...('-inf') if max_iou is None: max_iou = float('inf') # 迭代50次

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Python基本类型

// y, x % y) (3)(4) pow(x, y) x to the power y (3)(7) x ** y x to the power y (7) 整除/ : 结果总是整数...，哪怕除数、被除数不是整数，而且结果总是趋向负无穷大，-1/2=-1 0的0次幂：pow(0,0) =1, 0**0=1 NaN: not a number , INF...:无穷大，-inf +inf , float('nan') float('+inf') float('-inf') int(), long() 都是向下转型，对应实数int long...的__nonzero__() 或__len__返回0或False的实例 bool运算符：or and not, 遵循类似java/c的short-circuit， not比non-Boolean...=0L， ‘abc’==u'abc'返回True Operation Meaning Notes < strictly less than <= less than or equal > strictly

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认识python中的inf和nan

("-inf") 返回也是True。...简单的加，减，乘操作，还是会返回无穷。...('inf') + float('inf') # inf特别地，0 * float('inf') 结果为：nan float('inf') / float('inf') 结果为：nan float('...inf') - float('inf') 结果为：nan float('-inf') - float('-inf') 结果也为：nannan代表Not A Number（不是一个数），它并不等于0 因为...动手测试题： 0 / float('inf') == 0 / float('-inf') 结果是True 还是False？

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Julia(数字原语）

] typemin()和返回的值typemax()始终是给定的参数类型。...Float32 Float64 名称描述 Inf16 Inf32 Inf 正无穷大大于所有有限浮点值的值 -Inf16 -Inf32 -Inf 负无穷大小于所有有限浮点值的值 NaN16 NaN32...) (-Inf32, Inf32) julia> (typemin(Float64),typemax(Float64)) (-Inf, Inf) 机器epsilon 大多数实数不能用浮点数精确表示，因此...Julia还提供nextfloat()和prevfloat()函数，分别将下一个最大或最小的可表示浮点数返回给参数： julia> x = 1.25f0 1.25f0 julia> nextfloat...文字零和一 Julia提供的函数将返回与指定类型或给定变量类型相对应的文字0和1。类型x或变量类型的文字零x 这些函数在数值比较中很有用，可避免不必要的类型转换带来的开销。

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Python 知识点总结篇（1）

变量变量类型： 1、数字型整形：int；浮点型：float；布尔型：bool，True和False；复数型：complex； 2、非数字型字符串；列表；元祖...eg：22 / 8 = 2； *：用于两个整形或浮点型值时，表示乘法，但用于字符串值和一个整形值时，它则变成了’字符串复制’操作符；交互式环境窗口与文件编辑器窗口区别：交互式环境窗口总是有.../usr/bin/python3 运算符优先级 Python保留字数据类型转换正负无穷 float('inf') #正无穷 float('-inf') #负无穷利用inf乘以...0得到一个not-a-number(NaN)，NaN与inf的区别：inf数的significant部分为0，而NaN数的significant部分部位0；控制流布尔值：Boolean，只有True...；函数返回值：返回值数 = 0：返回None；返回值数 = 1：返回object；返回值数 > 1：返回tuple；默认参数特点：调用时，默认参数非必须传递；参数组： #传递多个参数

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Python 实现使用空值进行赋值 None

0.摘要在Python中，尤其是数组当中，对于一些异常值往往需要进行特殊处理。为了防止异常值与正常数据混淆，影响最终计算结果，常用的方法是将异常值置零或者置空。...命名空间 ‘varname’ in locals().keys() ‘varname’ in dir() dir()不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性...inf = float("inf") ninf = float("-inf") nan = float("nan") inf is inf True ninf is ninf...False inf is float("inf") False ninf is float("-inf") False nan is float("nan") False...inf == float("inf") True ninf == float("-inf") True nan == float("nan") //前一个nan值不等于新建对象float

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python中一些数据处理库

我们可以在构建的时候指定类型： a = array([0,1.0,2,3], dtype=float32) 0-255 的数字可以表示ASCⅡ码，我们可以用 ord 函数来查看字符的...a = array([1.5, -3], dtype=float32) asarray(a, dtype=float64) 有些时候为了保证我们的输入值是数组，我们需要将其使用 asarray 转化，当它已经是数组的时候...astype也不会改变原来数组的值，另外，astype 总是返回原来数组的一份复制，即使转换的类型是相同的： 3、view 方法 view 会将 a 在内存中的表示看成是 uint8 进行解析： a...返回真，逻辑或 a.all(axis=None) 所有都不为0，返回真，逻辑与矩阵使用 mat 方法将 2 维数组转化为矩阵 import numpy as np a = np.array([...Out[3]: inf 负无穷： In [4]: -np.inf Out[4]: -inf 非法值（Not a number）： In [5]: np.nan Out[5]: nan 检查是否为无穷

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C语言中的nan和inf使用

(0/0会产生操作异常；0.0/0.0不会产生操作异常，而是会得到nan)；在GNU中，使用宏：float NAN对浮点数赋值；判定：库函数方法：（推荐）自定义函数： int...isNumber(double d){return (dd);}来判断d是否为nan，若d是nan则返回0，否则返回非零值。...=inf；log(0)；在C99中，使用宏：float INFINITY对浮点数赋值；判定：库函数方法：（推荐）自定义函数： int isFiniteNumber(double...注意： +inf大于任何数（除了它自己和nan）；-inf小于任何数（除了它自己和nan）；得到inf时就查看是否有溢出或者除以0；头文件中，有定义的常量DBL_MAX，这个常量表示...中还有常量DBL_MIN,DBL_MIN表示可以用规格化表示的最小的正浮点数，但DBL_MIN并不是最小的正浮点数，因为可以用可以用非规格化浮点数表示的更小； inf在C语言表达式中就表示数学里无限的概念

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Python 浮点数的冷知识

float() 是个内置函数，可以将入参构造成一个浮点数。 为什么会这样呢？...化简一下，可以这样看： >>> a = float('inf') >>> b = float('inf') >>> c = float('nan') >>> d = float('nan') >>>...原因在于，hash(float('nan')) 的结果等于 0，它是个固定值，作比较时当然就相等了。...a {nan: 1, nan: 2} # 作为对比： >>> b = {float('inf'): 1, float('inf'): 2} >>> b {inf: 2} 如上所示，两个 nan 键值在表示上一模一样...；可用作字典的键值，但是会产生冲突 float('nan') 的哈希结果为 0，float('inf') 的哈希结果为 314159 参考资料： https://docs.python.org/3/library

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Python知识点总结篇（一）

；布尔型：bool，True和False；复数型：complex； 2、非数字型字符串；列表；元祖；字典；不可变类型：内存中数据不允许被修改；数字类型int、bool、float...eg：22 / 8 = 2； *：用于两个整形或浮点型值时，表示乘法，但用于字符串值和一个整形值时，它则变成了’字符串复制’操作符；交互式环境窗口与文件编辑器窗口区别：交互式环境窗口总是有...正负无穷 float('inf') #正无穷 float('-inf') #负无穷利用inf乘以0得到一个not-a-number(NaN)，NaN与inf的区别：inf数的significant...部分为0，而NaN数的significant部分部位0；控制流布尔值：Boolean，只有True和False；与and、或or、非not；控制流的元素：条件；代码块...；函数返回值：返回值数 = 0：返回None；返回值数 = 1：返回object；返回值数 > 1：返回tuple；默认参数特点：调用时，默认参数非必须传递；参数组： #传递多个参数

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Julia机器核心编程.5

代码05行将Float32与Float64的相同值进行比较，结果为true。除此之外，我们还可以通过一个函数将值从Float64转换为Float32。示例代码如下： ?...特殊浮点数 01 julia> 1/0 02 Inf 03 julia> -1/0 04 -Inf 05 julia> 0/0 06 NaN 07 julia> Inf/Inf 08 NaN...Inf表示无穷大，−Inf表示无穷小，NaN表示这不是一个实数。...2.00000000000000011102230246251565404236316680908203125000 10 0000000000000000000000e-01 代码01行使用了BigFloat()函数，传入一个数字字符串，将返回一个...代码08行使用了big函数()，它也能返回一个大数。接下来是我最喜欢的特性!!!最喜欢,第一次让我感受到了写数学表达式和我的所学得到统一. ? 爱死了

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深入解析Scroller滚动原理

而我们今天就来探究一下为什么Scroller能够实现平滑滚动。...float distanceCoef = 1.f; float velocityCoef = 0.f; if (index < NB_SAMPLES) {...final float t_inf = (float) index / NB_SAMPLES; final float t_sup =...(float) (index + 1) / NB_SAMPLES; final float d_inf = SPLINE_POSITION[index];...，若返回true则说明Scroller的滑动没有结束；若返回false说明Scroller的滑动结束了。

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python中的异常捕获

，可能初次测试时被除数都不为0，开发者就认为代码是ok的，但是当处理的项目多了，某一天处理了一个除数为0的事务时，代码报错了，此时才意识到代码存在bug, 这也是为什么软件开发不能一步到位，而是不断迭代升级的原因...num = float('inf') if a >= 0 else float('-inf') ....... >>> calc(2, 1) 2.0 >>> calc(2, 0) [Warning] 0 is zero inf try语句的具体原理如下将可能存在异常的语句放置在try代码块中用except...num = float('inf') if a >= 0 else float('-inf') ... except TypeError: ......[Warning] 0 is zero result is inf inf # try语句抛出异常，else语句没有执行，except处理了异常，finally执行 >>> calc('2', 1)

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【力扣算法02】之寻找两个正序数组的中位数 - python

maxLeft1表示nums1左侧最大的值，如果partition1为0，则取float('-inf')表示负无穷大；否则，取nums1[partition1-1]。...maxLeft2表示nums2左侧最大的值，如果partition2为0，则取float('-inf')表示负无穷大；否则，取nums2[partition2-1]。...('-inf') if partition1 == 0 else nums1[partition1 - 1] minRight1 = float('inf') if partition1...maxLeft1表示nums1左侧最大的值，如果partition1为0，则取float('-inf')表示负无穷大；否则，取nums1[partition1-1]。...('-inf') if partition1 == 0 else nums1[partition1 - 1] minRight1 = float('inf') if partition1

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Numpy 常量

Inf，Infinity，PINF 和 infty 是 inf 的别名 NumPy 使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754），表示（正）无穷大这意味着Not a Number不等于无穷大。...返回 y : float （正无穷大的浮点表示。）另见 isinf : 显示哪些元素为正或负无穷大。isposinf : 显示哪些元素是正无穷大。isneginf : 显示哪些元素为负无穷大。...isfinite : 显示哪些元素是有限的（不是非数字，正无穷大和负无穷大中的一个） >>> np.inf inf >>> np.array([1]) / 0. array([ Inf]) np.nan...返回 y : float (负无穷大的浮点表示) >>> np.NINF -inf >>> np.log(0) -inf np.PZERO & np.NZERO 注意 np.PZERO 表示正零...返回 y = np.PZERO() : float （正零的浮点表示）y = np.NZERO() : float （负零点的浮点表示) 另外 isinf : 显示哪些元素为正或负无穷大。

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模型稳定性指标—PSI

为什么要关注模型的稳定性？在风控建模中的IV和WOE一文中我们提到，可以用逻辑回归区分好坏客户的前提假设是“历史样本和未来样本服从同一总体分布”。...训练集和测试集源自同一时间段的样本分布，而验证集的分布与训练集并非总是一致的。而且，在模型训练过程中，虽然有测试集衡量模型的稳定性，但仍不能排除模型存在过拟合的情况。...-float("inf")) #在切点左侧加入-float("inf")扩展左边界 cuts.append(float("inf")) #在切点右侧加入float("inf")扩展右边界...#箱内计数，合并为一个数据框 expect_cuts = np.histogram(expect, bins=cuts)[0]#将expect等宽分箱并计数 actual_cuts...psi_df['actual_rate'] = (psi_df['actual'] + 1) / psi_df['actual'].sum()#计算占比，分子加1，防止计算PSI时分子分母为0

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Pandas中文官档~基础用法2

) Out[87]: 0.8110935116651192 In [88]: np.mean(df['one'].to_numpy()) Out[88]: nan Series.nunique() 返回...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。..., 0, np.inf]) In [137]: factor Out[137]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0...], ..., (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf]] Length: 20 Categories (2, interval...[float64]): [(-inf, 0.0] < (0.0, inf]]

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网络文件操作(一)、json模块

用户关闭程序时，你几乎总是要保存他们提供的信息。...('nan'), float('inf')和float('-inf')....('nan'), float('inf')和float('-inf')转换为常量NaN, Infinity, 和-Infinity....'nan': float('nan'),... 'inf': float('inf'),......'-inf': float('-inf')... }... )'{"nan": NaN, "inf": Infinity, "-inf": -Infinity}'由于这些常量可能会导致生成的JSON字符串不能被其他的

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Pandas中文官档~基础用法2

Out[87]: 0.8110935116651192 In [88]: np.mean(df['one'].to_numpy()) Out[88]: nan Series.nunique() 返回...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。..., 0, np.inf]) In [137]: factor Out[137]: [(-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0...], ..., (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (-inf, 0.0], (0.0, inf], (0.0, inf]] Length: 20 Categories (2, interval...[float64]): [(-inf, 0.0] < (0.0, inf]]

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