如何修复此错误消息"ValueError: Input包含NaN、无穷大或对于dtype(‘float32’)来说值太大“ # Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Loading the dataset
data = pd.read_csv(r'C:\Users\sam.jones\Desktop\Fixed Income project\Data Pull\Data\Fixed Income_Data dump_20
我已经搜索过了,但没有成功地找到解决方案--如何通过Excel vba识别使用科学记数法的列中的单元格?
这是我试图通过使用科学记数法自动筛选行来隔离的代码。
Private Sub cmdMoveScientificNotation_Click()
Dim objExcel As Excel.Application
Dim objWB As Excel.Workbook
Dim objWBtoAdd As Excel.Workbook
Dim newWS As Excel.Worksheet
Dim objWS As Excel.Worksheet
Dim i As Long
Dim Lr
我想将存储在科学记数法中的数字转换为浮点小数,这样我就可以对数据进行一些比较。这是在一个bash脚本中完成的--下面是一小段代码:
while read track_id landfall_num gate_id pres_inter
do
if [[ $landfall_num == 0001 ]]
then
start_flag = true
echo DING DING $start_flag
if [[ $pres_inter < 97000 ]]
then
echo Strong Storm From North
我在JavaScript中实现UUID生成器时遇到了这种奇怪的现象。
基本上,在JavaScript中,如果我在节点4.2.2上使用内置的Math.random()生成大量随机数列表
var records = {};
var l;
for (var i=0; i < 1e6; i += 1) {
l = String(Math.random()).length;
if (records[l]) {
records[l] += 1;
} else {
records[l] = 1;
}
}
console.log(records);
数字的数量有一种奇怪的
我从h2o.predict和h2o.mojo_predict_df得到了对同一测试数据集的不同预测。当进行比较时-粗略地说,50%的记录具有相同的概率,但50%的记录不同,其中一些记录的概率变化很大=例如,同一类的概率为0.88到0.55。 所使用的建模算法是h2o.gbm和h2o.download_mojo(gbm_model,get_genmodel_jar = T) 我正在努力研究,发现了更多有类似问题的帖子,但没有解决方案: Reproduce predictions with MOJO file of a H2O GBM model GLM model: h2o.predict g