当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数类型引起的。在本篇文章中，我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如：
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。
我试图将大DF中的稀疏列的类型转换(从float到int).我的问题是NaN值.即使将errors参数设置为’ignore’,使用列的字典时也不会忽略它们.
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
TDD（Test Driven Development，测试驱动的开发）是软件开发史上最重要的里程碑之一。TDD主要专注于自动单元测试，它的目标是尽最大限度自动化测试代码。如果代码被改动，我们仍可以运行测试并捕捉可能存在的问题。换言之，测试对于已经存在的功能模块依然有效。
笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时，报错 Traceback (most recent call last): File “D:/软件（学习）/Python/MachineLearing/taitannike/train.py”, line 55, in predicted_np = clf.predict(test_np) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 281, in predict scores = self.decision_function(X) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\base.py”, line 257, in decision_function X = check_array(X, accept_sparse=‘csr’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 573, in check_array allow_nan=force_all_finite == ‘allow-nan’) File “D:\Python\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py”, line 56, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype)) ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). Age False
以前写的很简单，只有几句话，最近发现本文是本博客阅读量最大的一篇文章，觉得这样有种把人骗进来的感觉，于是又细化了一些。如果还有不好的地方，欢迎指出。
转载请注明出处：https://blog.csdn.net/jpch89/article/details/84099277
> 异常是一个事件，并且这个异常事件在我们程序员的运行过程中出现，会影响我们程序正常执行。
assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
JavaScript 语言可以识别 7 中不同的数据类型，除 Object 外，其它均为基本数据类型，Object 为引用数据类型。
看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览
调试Python程序时，经常会报出一些异常，异常的原因一方面可能是写程序时由于疏忽或者考虑不全造成了错误，这时就需要根据异常Traceback到出错点，进行分析改正；另一方面，有些异常是不可避免的，但我们可以对异常进行捕获处理，防止程序终止。
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型，需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法，该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴，让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作：
程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）
value_counts() 方法返回一个序列 Series，该序列包含每个值的数量。也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
本文介绍了Python中异常处理的基本概念、try-except-finally语句、异常类型以及自定义异常。当程序遇到错误时，异常处理机制可以捕获错误并执行特定的错误处理代码。了解异常类型以及自定义异常可以帮助程序员更好地处理错误情况。
图片 这篇文章基于PHP7 从PHP7起，PHP对异常做了较大改变，引入了Error，调整了继承结构Stringable这是个interface，只要能转字符串的类都应该实现这个接口Throwable能被throw抛出的最基本的接口，但是PHP不允许直接实现这个接口Exception所有用户级异常的基类，想要自定义异常就可以继承这个LogicException代码逻辑错误，就是代码写的不对BadFunctionCallException如果回调函数未定义或缺少参数的时候，抛出这个异常BadMethodCal
以下是 Python 内置异常类的层次结构： BaseException +-- SystemExit +-- KeyboardInterrupt +-- GeneratorExit +-- Exception +-- StopIteration +-- ArithmeticError | +-- FloatingPointError | +-- OverflowError | +-- ZeroDivisionError +-- AssertionError +-- AttributeError +-- BufferError +-- EOFError +-- ImportError +-- LookupError | +-- IndexError | +-- KeyError +-- MemoryError +-- NameError | +-- UnboundLocalError +-- OSError | +-- BlockingIOError | +-- ChildProcessError | +-- ConnectionError | | +-- BrokenPipeError | | +-- ConnectionAbortedError | | +-- ConnectionRefusedError | | +-- ConnectionResetError | +-- FileExistsError | +-- FileNotFoundError | +-- InterruptedError | +-- IsADirectoryError | +-- NotADirectoryError | +-- PermissionError | +-- ProcessLookupError | +-- TimeoutError +-- ReferenceError +-- RuntimeError | +-- NotImplementedError +-- SyntaxError | +-- IndentationError | +-- TabError +-- SystemError +-- TypeError +-- ValueError | +-- UnicodeError | +-- UnicodeDecodeError | +-- UnicodeEncodeError | +-- UnicodeTranslateError +-- Warning +-- DeprecationWarning +-- PendingDeprecationWarning +-- RuntimeWarning +-- SyntaxWarning +-- UserWarning +-- FutureWarning +-- ImportWarning +-- UnicodeWarning +-- BytesWarning +-- ResourceWarning
有时候，我们拿到手的json文件就是一整行，连在一起：十分的不美观，很难观察到里面的具体信息。本文介绍的是如何利用Python内的json包进行美化输出。
另外还有 2 个特殊的数字值：Infinity（比其他任何数字都大的数字）和 NaN（表示“Not A Number”概念）：
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dumps、dump、loads、load。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
HTML+CSS 移动端中1px的边框如何实现 2016.07.04~2016.07.08 核心概念： viewport、CSS3属性 参考答案： 一、通过设置viewport方式来兼容 目前这种兼容方案相对比较完美，手淘首页就是采用这种方案。 在devicePixelRatio = 2 时，输出viewport <meta name="viewport" content="initial-scale=0.5, maximum-scale=0.5, minimum-scale=0.5, user-sca
而df.fillna(0)用0填充所有NA / NaN值,是否有一个函数将所有非NA / NaN值替换为另一个值,例如1？
AttributeError试图访问一个类中不存在的成员（包括：成员变量、属性和成员方法）而引发的异常
即便 Python 程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。运行检测到的错误被称为异常。
tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作，例如收集一些日志信息，改变学习率等超参数，提前终止训练过程等等。
cmd /k C:WindowsMicrosoft.NETFramework64v4.0.30319csc.exe /out:"$(CURRENT_DIRECTORY)$(NAME_PART)" "$(FULL_CURRENT_PATH)" & PAUSE & EXIT //notepad c#编译 cmd /k C:WindowsMicrosoft.NETFramework64v4.0.30319csc.exe /out:"$(CURRENT_DIRECTORY)$(NAME_PART).e
在Python编程中，我们通常需要从命令行接收输入。Python提供了一种内置函数input()来接收命令行输入。
异常 广义上的错误分为错误和异常 错误指的是可以人为避免 异常是指在语法逻辑正确的而前提下，出现的问题 在python中，异常是一个类，可以处理和使用 异常的分类 BaseException 所有异常的基类 Exception 常见错误的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 Warning 警告的基类 AssertError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 DeprecattionWarning 关于被弃用的特征的警告 EOFErr
有时候我们希望某些字段是可选的，即在请求体中可以缺失。在Pydantic中，我们可以使用typing.Optional来定义可选字段。下面是一个示例：
编写python脚本，调试的时候需要打印json格式报文，直接打印看不出层次，可以使用json.dumps格式化打印
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
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