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TensorFlow中的Nan值的陷阱

之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan...值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。...函数,然后计算得到的Nan,一般是输入的值中出现了负数值或者0值,在TensorFlow的官网上的教程中,使用其调试器调试Nan值的出现,也是查到了计算log的传参为0;而解决的办法也很简单,假设传参给...tf.clip_by_value这个函数,是将第一个参数,限制在第二、三个参数指定的范围之内,使用这个函数的原意是要避免0值,并没有限制最大值,因而我将限制的调用修改如下: loss = tf.log(...02 更新网络时出现Nan值 更新网络中出现Nan值很难发现,但是一般调试程序的时候,会用summary去观测权重等网络中的值的更新,因而,此时出现Nan值的话,会报错类似如下: InvalidArgumentError

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Pandas中如何查找某列中最大的值?

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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    【Python系列】Python 中处理 NaN 值的技巧

    在数据科学和数据分析领域,NaN(Not a Number)是一个常见的概念,它表示一个缺失或未定义的数值。在 Python 中,尤其是在使用pandas库处理数据时,NaN 值的处理尤为重要。...NaN 值的来源和影响 NaN 值可能来源于多种情况,比如数据收集过程中的遗漏、数据转换错误或者计算结果的未定义。...使用 pandas 的 isna()和 isnull()函数 pandas提供了isna()和isnull()函数来检查数据中的 NaN 值。这两个函数在功能上是等效的,可以互换使用。...处理 NaN 值的策略 在识别了 NaN 值之后,下一步就是决定如何处理这些值。常见的处理策略包括: 删除含有 NaN 值的行或列。...在 Python 中,pandas和numpy提供了多种工具来帮助我们识别和处理 NaN 值。本文介绍的方法可以帮助开发者和数据分析师更有效地处理数据中的缺失值,确保数据分析的准确性和可靠性。

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    删除列中的 NULL 值

    图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在的单元格删了,下方的单元格往上移,如果下方单元格的值仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 值来补全这个单元格的内容。...有一个思路:把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后的值。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行,最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表的列出现的顺序设置了序号,目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。

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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号中。...在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是:df[列名]提供一列,然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

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    pandas中的缺失值处理

    在真实的数据中,往往会存在缺失的数据。...pandas在设计之初,就考虑了这种缺失值的情况,默认情况下,大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值,同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数,常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值 当需要人为指定一个缺失值时,默认用None和np.nan来表示,用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...3]}) >>> df A B 0 1.0 1.0 1 2.0 NaN 2 NaN 3.0 # 对每一列的NaN值,依次用对应的均值来填充 >>> df.fillna(df.mean())...=0) A B 0 1.0 1.0 >>> df.dropna(axis=1) Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas中的大部分运算函数在处理时

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    Pandas中替换值的简单方法

    在这篇文章中,让我们具体看看在 DataFrame 中的列中替换值和子字符串。当您想替换列中的每个值或只想编辑值的一部分时,这会派上用场。 如果您想继续,请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列(列)中的字符串...Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值,以查找随后可以更改的值或子字符串。...首先,让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”来对表中的“Film”列进行简单更改。...每当在列值中找到它时,它就会从字符串中删除,因为我们传递的第二个参数是一个空字符串。

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容,而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH的方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示值,也可以显示值的标题,还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架中的列

    标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多列:传入要删除的列的名称列表。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两列。然后,我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。

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    在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

    先看一个非常简单的例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?...理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...to parse string 可以将无效值强制转换为NaN,如下所示: ?...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...[1,:] (2)读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1行,第B列对应的值 data3...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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    Mysql与Oracle中修改列的默认值

    于是想到通过default来修改列的默认值: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据的biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 的值。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别,如果想修改历史数据的值,建议给一个新的update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行的时间) 2....即使指定了default的值,如果insert的时候强制指定字段的值为null,入库还是会为null

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