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Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

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.nan,-np.inf]])>>> aarray([[ nan, inf], [ nan, -inf]])>>> np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e...+000, 1.79769313e+308], [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])和此类问题相关的还有一组判断用函数，包括：isinfisneginfisposinfisnanisfinite...使用方法也很简单，以isnan举例说明：>>> import numpy as np>>> np.isnan(np.array([[1, np.nan, np.inf],\...

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OpenCV基础 | 3.numpy在图像处理中的基本使用

作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy在图像处理中的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...(time * 1000)) 默认输出时间为秒(s) 输出： time: 2870.7665066666664 ms 笔者使用的是i5处理器 调用opencv的API实现图像反转 #调用opencv...", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口，提升效率 2.制作图像 单通道和三通道图像制作代码如下： def create_image...img2[:,:,1]=np.ones([400,400])*255 cv.imshow("threechannels_image",img2) 构造的单通道和三通道图像如下： ?...190的输出是十进制12222转换为二进制数后，取低位的8位，然后将其再转为十进制数得到的 结语 以上内容仅是自我学习时记录的笔记，欢迎大家批评指正，一起学习进步。

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在使用Hooks时，如何处理副作用和生命周期方法？

在使用React Hooks时，可以使用useEffect钩子来处理副作用和替代生命周期方法。useEffect钩子可以在组件渲染时执行副作用操作，根据需要进行清理。...下面是一些常见的用法和示例： 1：执行副作用操作： 在useEffect钩子中执行诸如数据获取、订阅事件、DOM操作等副作用操作。接受一个回调函数作为第一个参数，该回调函数在组件渲染后执行。...当依赖数组中的某个值发生变化时，副作用操作将重新执行。如果依赖数组为空，副作用操作将仅在组件首次渲染时执行。...返回的清理函数在组件卸载时执行，模拟了componentWillUnmount方法。 通过使用useEffect钩子，在函数组件中处理副作用操作，模拟类组件的生命周期方法。...使用Hooks更加灵活和简洁，避免了使用类组件时的繁琐代码和状态管理。

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如何使用Linux命令和工具在Linux系统中根据日期过滤日志文件？

当使用Linux系统进行日志管理时，经常需要根据日期来过滤和检索日志文件。这在故障排除、性能监控和安全审计等方面非常有用。...在本文中，我们将详细介绍如何使用Linux命令和工具在Linux系统中根据日期过滤日志文件。图片什么是日志文件？在计算机系统中，日志文件用于记录系统、应用程序和服务的运行状态和事件。...使用日期过滤日志文件的方法方法一：使用grep命令和日期模式grep命令是一种强大的文本搜索工具，它可以用于在文件中查找匹配的文本行。我们可以使用grep命令结合日期模式来过滤日志文件。...方法二：使用find命令和-newermt选项find命令用于在文件系统中搜索文件和目录。它可以使用-newermt选项来查找在指定日期之后修改过的文件。...方法三：使用rsyslog工具和日期过滤rsyslog是一种用于系统日志处理的强大工具。它支持高级过滤功能，包括根据日期和时间范围过滤日志。

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如何解决在DLL的入口函数中创建或结束线程时卡死

先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...其中 DllProc 是SysInit中的全局变量，可简单理解为保存DLL Entry Point入口函数的地址（实际上RTL内部还有InitLib 和StartLib函数，由编译器自动处理）。...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...LdrpLoaderLock是系统的PE Loader的一个重要锁，保证系统资源的安全，而DLL 入口函数是在PE Loader 结束前执行的，LdrInitializeThunk等函数处理PE 映像...，均会释放PE Loader所维护的系统内部的共同资源(包括PEB 和TEB等模块信息和线程TLS数据等)，此类共同资源刚好都是使用LdrpLoaderLock进行同步，所以在DLL_PROCESS_DETACH

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一个Bug的修复过程回顾

这次终于定位到具体的问题。 从记录的数据可以发现，返回的结果数据中，确实还有一个字段出现了nan值。响应数据的时候是json格式，为什么我们在测试json结构时，没有捕获到这个错误呢？...json的dumps函数序列化，但是fastapi使用的参数和我测试json时使用的不同，特别注意allow_nan这个参数，在fastapi里传的值是False，而查看dumps函数的函数参数可知，该参数的默认值是...（不过这样理解要注意，python中的无穷大inf和inf确实相等的，看起来，一个变量不等于其自身，只有nan这种情况） 总结 为什么被这样一个问题困扰了两三天，这个是需要被反思的。...在长链条的数据处理过程中，python的弱类型很容易埋下一个一个的大坑。...因此，对于业务逻辑比较复杂的系统，最好使用强类型语言进行开发（如golang），如果只能用python，那在系统规划上应该投入多一些时间和精力，在数据在传输过程中，多对数据结构进行测试，保障每个步骤的数据结构都是清晰的

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python的nan，NaN，NAN

在实际编程中，它们常用于以下情况：计算错误：例如，进行无效的算术运算或数学函数操作时，得到的结果无法定义。缺失数据：在数据分析和科学计算中，某些数据缺失时，常用​​nan​​表示。...使用​​math.isnan()​​函数可以判断一个值是否为​​nan​​。当使用这些表示法时，需要注意比较操作的结果以及运算中的传播性质。...合理使用这些特殊值，能够帮助我们更好地处理缺失数据和无效计算的情况。当涉及到数据处理和分析时，nan（Not a Number）是一个常见的特殊值。它可以表示缺失数据、无效数据或无法计算的结果。...下面是一个示例代码，展示了在实际应用中如何使用nan进行数据处理。...请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能涉及到更复杂的数据处理和分析操作。使用nan可以帮助我们处理数据中的缺失值，确保数据的准确性和一致性。

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Numpy 常量

参考链接： Python中的numpy.isposinf NumPy包括几个常量： np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.NINF、np.PZERO & np.NZERO、np.euler_gamma...np.newaxis   文章目录  np.enp.pinp.infnp.nannp.NINFnp.PZERO & np.NZEROnp.euler_gammanp.newaxis np.e  exp : 指数函数日志...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。...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...NaN 和 NAN 是 nan 的别名。 NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准（IEEE 754），表示非数字（NaN） 这意味着Not a Number不等于无穷大。

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tensorflow语法【zip、tf.tile、tf.truncated_normal、tf.data.Dataset.from_tensor_slices、dataset中shuffle()】

在本例中，第一个维度就是行，第二个维度就是列，因此 b 就变成了 2x6 的矩阵。...python将nan, inf转为特定的数字 处理两个矩阵的点除，得到结果后，再作其他的计算，发现有些内置的函数不work；查看得到的数据，发现有很多nan和inf，导致python的基本函数运行不了，...为了将结果能够被python其他函数处理，尤其numpy库，需要将nan，inf转为python所能识别的类型。这里将nan，inf替换0作为例子。...代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2,...dtype：返回的numpy array的数据类型 padding：‘pre’或‘post’，确定当需要补0时，在序列的起始还是结尾补 truncating：‘pre’或‘post’，确定当需要截断序列时

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在Spring Bean实例过程中，如何使用反射和递归处理的Bean属性填充？

二、目标 首先我们回顾下这几章节都完成了什么，包括：实现一个容器、定义和注册Bean、实例化Bean，按照是否包含构造函数实现不同的实例化策略，那么在创建对象实例化这我们还缺少什么？...不过这里我们暂时不会考虑 Bean 的循环依赖，否则会把整个功能实现撑大，这样新人学习时就把握不住了，待后续陆续先把核心功能实现后，再逐步完善 三、设计 鉴于属性填充是在 Bean 使用 newInstance...当把依赖的 Bean 对象创建完成后，会递归回现在属性填充中。这里需要注意我们并没有去处理循环依赖的问题，这部分内容较大，后续补充。...六、总结 在本章节中我们把 AbstractAutowireCapableBeanFactory 类中的创建对象功能又做了扩充，依赖于是否有构造函数的实例化策略完成后，开始补充 Bean 属性信息。...当遇到 Bean 属性为 Bean 对象时，需要递归处理。最后在属性填充时需要用到反射操作，也可以使用一些工具类处理。

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如何在 Go 中优雅的处理和返回错误（1）——函数内部的错误处理

在使用 Go 开发的后台服务中，对于错误处理，一直以来都有多种不同的方案，本文探讨并提出一种从服务内到服务外的错误传递、返回和回溯的完整方案，还请读者们一起讨论。...---- 问题提出 在后台开发中，针对错误处理，有三个维度的问题需要解决： 函数内部的错误处理: 这指的是一个函数在执行过程中遇到各种错误时的错误处理。...这也是一个语言级的问题 服务/系统的错误信息返回: 微服务/系统在处理失败时，如何返回一个友好的错误信息，依然是需要让调用方优雅地理解和处理。...--- 　　下一篇文章是《如何在 Go 中优雅的处理和返回错误（2）——函数/模块的错误信息返回》，笔者详细整理了 Go 1.13 之后的 error wrapping 功能，敬请期待～～ --- 本文章采用...原文标题：《如何在 Go 中优雅的处理和返回错误（1）——函数内部的错误处理》 发布日期：2021-09-18 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article

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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。...type(np.nan) <class ‘float’ 在numpy数组中，将int型元素赋值为float类型，是不合法的。赋值语句不会报错，但numpy会自动将float类型转为int型。...在numpy中，如果想将某一元素赋值为None或者这np.nan，可以先将数组转换为float类型。...从最终结果上看，不论是np.nan，还是None，在numpy中都以nan的形式出现。...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

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encodeURIComponent()函数在url传参中的作用和使用方法

为什么使用 encodeURIComponent() 在使用 URL 传参的时候，如果参数中有空格等特殊字符，浏览器可能只会读取到空格面前的内容，导部分致数据丢失。...定义和用法： encodeURIComponent() 函数可把字符串作为 URI 组件进行编码。 语法： encodeURIComponent(URIstring) 参数： URIstring必需。...3、请注意 encodeURIComponent() 函数 与 encodeURI() 函数的区别之处，前者假定它的参数是 URI 的一部分（比如协议、主机名、路径或查询字符串）。...因此 encodeURIComponent() 函数将转义用于分隔 URI 各个部分的标点符号。...未经允许不得转载：w3h5 » encodeURIComponent()函数在url传参中的作用和使用方法

9.7K21

python中一些数据处理库

参考链接： Python中的numpy.isneginf numpy  Numpy是Python的一个很重要的第三方库，很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。...numpy中的多维数组成为ndarray numpy中的arange()函数可创建一个一维向量 numpy中利用array()创建多维数组 数组中的数据可以定义类型  np.arange（7，dtype...中的inv()函数就是用来求矩阵的逆 - 用numpy解线性方程组 8、numpy随机数  numpy数组  数组的一些属性  1、从列表产生数组： 使用numpy中的array函数将列表数据转换成数组...开头的函数会进行相应的操作，但是忽略 nan 值。 ...odr 正交距离回归 optimize 优化和求根 signal 信号处理 sparse 稀疏矩阵 spatial 空间数据结构和算法 special 特殊方程 stats 统计分布和函数 weave

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网络文件操作(一)、json模块

模块JSON让你能够将简单的python数据结构转储到文件中，并在程序再次运行时加载该文件中的数据，还可以使用JSON在python程序之间分享数据。...不管专注的是什么，程序都把用户提供的信息存储在列表和字典等数据结构中。用户关闭程序时，你几乎总是要保存他们提供的信息。...所以, 在定义Dictionary的str类型的键和值的时候, 使用单引号或者双引号都是合法和等价的:>>> {"a": 'ABC'} == {'a': "ABC"}True但是, 在JSON中, 字符串数据只能放在双引号中..., 因而json.loads方法处理的字符串的JSON内容中, 字符串必须使用双引号....和负无穷-Infinity, 但是json.loads方法默认会将JSON字符串中的NaN, Infinity, -Infinity转化为Python中的float('nan'), float('inf

2.8K20

python 在threading中如何处理主进程和子线程的关系

之前用python的多线程，总是处理不好进程和线程之间的关系。后来发现了join和setDaemon函数，才终于弄明白。下面总结一下。...1.使用join函数后，主进程会在调用join的地方等待子线程结束，然后才接着往下执行。...最后结果是先显示各个子线程，再显示主进程的结果。 2. 如果使用的setDaemon函数，则与join相反，主进程结束的时候不会等待子线程。...、如果没有使用join和setDaemon函数，则主进程在创建子线程后，直接运行后面的代码，主程序一直挂起，直到子线程结束才能结束。...秒 2019-10-06 14:17:25,671 【 7412 】 MainProcess 进程花费的时间：2.9418249130249023秒 以上这篇python 在threading中如何处理主进程和子线程的关系就是小编分享给大家的全部内容了

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Numpy set_printoptions函数用法

这里以iPython中操作作为示例，从浅入深，一步步地探索set_printoptions提供的功能，如何来满足我们的打印需求。...有些时候，数组中的元素长度各不相同，打印时要么对不齐不好查看，要么自动转换为科学计数法也不好分析，利用formatter能够显示对齐的数值，大大方便了数据查看： In [1]: import numpy...默认设置，当数组的元素个数大于1000时，就会只显示开头和结尾部分。...nanstr和infstr nanstr和infstr参数用来控制nan和inf数值的显示字符，默认是nan和inf，如果好奇想修改的话，可以设置对应的参数： In [12]: a = np.array...在使用with语句时，需要将np.set_printoptions 替换为np.printoptions，也就是去掉函数中的set_前缀，函数的所有参数都一样。

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NumPy入门指南(二) | Day2

、删除和去重 数组中添加数据 向数组中添加数据，方法与python中对列表添加数据相同，使用append和insert。...数组中的nan和inf(无穷) 我们在获取到数据时，经常会面临数据缺失的问题,表示缺失的数据，用 nan(not a number) 来表示,任何与其做运算结果都是 nan，nan也可以看做sql中的...当一个数除以0的时候，Python会报错，但是numpy中会是一个inf(infinite)无穷或者-inf，这种写法在 pandans 中也很常见。...下面我们来介绍如何判断数组中的nan的个数： import numpy as np # 创建一个nan和inf a = np.nan b = np.inf print(a,type(a)) # nan...用均值不用0代替nan的好处是，如果将某列的某个值替换成0，将会影响一整列的均值。使用列中不是nan的其他元素的均值代替，可以提高准确性。对于inf的处理类似，可以替换成0。

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