assert np.nan == np.nan为什么会导致错误？

在Python中，np.nan表示一个缺失值或不可用的值。由于缺失值的特殊性质，它与任何其他值（包括自身）的比较都会返回False，这也是为什么assert np.nan == np.nan会导致错误的原因。

这种行为是由于浮点数的特性所决定的。在计算机中，浮点数的表示是有限的，无法精确地表示无限的小数。因此，浮点数的比较通常会涉及到一些近似值的计算。而np.nan被视为一个特殊的非数值，它与其他任何值的比较都被认为是不确定的，因此返回False。

如果需要判断一个值是否为np.nan，应该使用np.isnan()函数来进行判断，而不是直接使用等号进行比较。例如，可以使用assert np.isnan(np.nan)来判断np.nan是否为np.nan。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云计算产品：https://cloud.tencent.com/product
人工智能产品：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网产品：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
移动开发产品：https://cloud.tencent.com/product/mobiledv
存储产品：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链产品：https://cloud.tencent.com/product/baas
元宇宙产品：https://cloud.tencent.com/product/metaspace

相关·内容

numpy.testing.utils

([1.0,2.333,np.nan], [1.0,2.333,np.nan]) >>> np.testing.assert_array_almost_equal...([1.0,2.33333,np.nan], [np.exp(0),2.33333, np.nan]) assert fails with numerical...inprecision with floats >>> np.testing.assert_array_equal([1.0,np.pi,np.nan], [1...([1.0,np.pi,np.nan], [1, np.sqrt(np.pi)**2, np.nan], decimal=15) assert_array_less...], [1.1, 2.0, np.nan]) >>> np.testing.assert_array_less([1.0, 1.0, np.nan], [1, 2.0, np.nan]) ...

5023 0

为什么Handler会导致内存泄漏？

1.2K3 0

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.nan函数

打开cmd，安装语句如下： pip install numpy 由于numpy库是数据分析最常用的库之一，所以我早就安装过了，再安装会提示如下内容：二、nan函数定义在Python的NumPy...import numpy as np np.nan np.NAN np.NaN np.nan具有以下特性： np.nan不等于任何值，包括自身。...这意味着np.nan np.nan和np.nan == np.nan的结果都是False。 np.nan是一个有效的数学操作数，可以参与各种数学运算。...但是，任何涉及np.nan的算术运算结果都是np.nan。 np.nan在数组中不会引起任何数学运算的错误，但会导致结果为np.nan。..., 4, 5]) 得到结果： 5 可以发现通过使用np.nan，可以在数组中表示缺失或无法表示的数值，并参与各种数学运算，而不会导致错误。

3223 0

Numpy（六）控制、测试

([0, 0.123456789, np.nan], [0, 0.123456780,np.nan], rtol=1e-7, atol=0) # (2) 调用assert_array_equal函数：...print "Fail", np.testing.assert_array_equal([0, 0.123456789, np.nan], [0, 0.123456780,np.nan]) # (1)...调用assert_array_less函数比较两个有严格顺序的数组： print "Pass", np.testing.assert_array_less([0, 0.123456789, np.nan...([0, 0.123456789, np.nan], [0, 0.123456780,np.nan]) # 调用assert_equal函数： print "Equal?"...self.assertEqual(1, factorial(0)) def test_negative(self): # 对负整数的阶乘进行测试，应该不能通过 # 阶乘函数会抛出一个

6111 0

收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

这种方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。...多重插补弥补贝叶斯估计的不足之处：贝叶斯估计以极大似然的方法估计，极大似然的方法要求模型的形式必须准确，如果参数形式不正确，将得到错误得结论，即先验分布将影响后验分布的准确性。...df.equals(df) True 其次，它在numpy中的类型为浮点，由此导致数据集读入时，即使原来是整数的列，只要有缺失值就会变为浮点型。...') 此外，对于布尔类型的列表，如果是np.nan填充，那么它的值会自动变为True而不是False。...请谈谈为什么要引入这个设计？ Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

3.5K4 1

数据分析之Pandas缺失数据处理

1.6K2 0

解引用NULL为什么会导致程序挂死？

来源：公众号【编程珠玑】作者：守望先生 ID：shouwangxiansheng 解引用NULL指针为什么会出错，导致程序挂死？或者说访问内存地址为0的位置为什么会视为非法？...stdio.h> int main(void) { char *p = NULL; char c = *p; return 0; } 运行： Segmentation fault 为什么会出现这样的错误呢...程序运行起来后，会映射到一个虚拟地址空间。对于32位程序，它是一个4G的大小（一个32位程序，能用到的内存也不过4G）。其布局如下： ?...int main(void) { char *p = "hello"; p[0] = 'H'; return 0; } 字符串hello存储在了只读数据区，因此尝试修改它就会导致程序崩溃...总结来说，就当程序访问了不允许访问，或者使用了错误访问（只读却想写）方式的时候，程序就要受到惩罚了。所以有时候可以通过地址值来粗略的判断其访问区域是否合法。

9782 0

焦虑了，为什么会导致记忆力减退？

然而，过度的恐惧或焦虑会导致焦虑症。焦虑症是最常见的精神障碍类型，近 30% 的成年人在一生中的某个阶段会受到焦虑症的影响。...过度焦虑会让身体疲惫不堪，损害与应激反应相关的益处。长期的压力会导致头痛、呼吸困难等身体问题，并增加患高血压、心脏病和中风的风险。此外，还会对心理造成负面影响，例如影响记忆力。...焦虑与记忆力减退之间的联系应激反应揭示了反复焦虑如何导致记忆力减退。当你的身体对真实或感知到的威胁做出反应时，大脑中的电活动会增加，并产生肾上腺素和皮质醇。...如果恐惧或焦虑过度，或持续时间超过发育的适当时期，就会导致记忆力减退。这是因为焦虑和压力会消耗身体的资源。发表在《Brain Sciences》杂志上的这项研究承认了高度焦虑和记忆力丧失之间的关系。...该研究讨论了压抑这种创伤经历如何导致记忆问题。

1141 0

特征工程函数代码大全

= 0: return np.std(x) / mean else: return np.nan def variance(x): return np.var...= 0: return np.std(x) / mean else: return np.nan def variance_std_ratio(x):...= 0: return y/np.sqrt(y) else: return np.nan def ratio_beyond_r_sigma(x, r):...assert ( number_of_maxima > 0 ), f" number_of_maxima={number_of_maxima} which is not greater...def count_above(x, t): if len(x)==0: return np.nan else: return np.sum(x >

1081 0

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

缺失值的存在会影响后期的数据分析或挖掘工作，那么缺失值的处理有哪些方法呢？...6.1 删除法当数据中某个变量大部分值都会缺失值时，可以考虑删除该变量；当缺失值时随机分布的，且缺失的数量并不是很多时，可以删除这些缺失的观测；默认情况下，dropna会删除任何含有缺失值的行...],[55,np.nan,10,np.nan], [np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,1,2,np.nan]],columns=[...,10,np.nan], [np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,1,2,np.nan]],columns=['x1','x2','x3...用后一个观测值填充--这样会导致最后边的无法填充Nan df.fillna(method='bfill') ?

2.4K2 0

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...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.nan, -np.inf, -0.25]]))array([[False, True, False], [ True, False, False]], dtype=bool)

3.5K2 0

使用scikit-learn填充缺失值

在真实世界中的数据，难免会有缺失值的情况出现，可能是收集资料时没有收集到对应的信息，也可能是整理的时候误删除导致。对于包含缺失值的数据，有两大类处理思路 1....删除包含缺失值的行和列，这样会导致特征和样本的减少，在样本和特征的个数很多，且包含缺失值的样本和特征较少的情况下，这种简单粗暴的操作还可以接受 2...., strategy='mean') >>> X = np.array([[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]) >>> X array([[nan, 2.],...(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent') >>> imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy..., 2], [6, np.nan], [np.nan, 6]]) >>> X array([[nan, 2.], [ 6., nan], [nan, 6.]]) >>> imp.fit_transform

2.7K2 0

暴力特征工程汇总

9012 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

loops, best of 3: 3.06 ms per loop ''' 在数组中使用 Python 对象也意味着，如果你在一个带有None值的数组中执行sum()或min()之类的聚合，你通常会得到错误...无论操作如何，NaN的算术结果都是另一个NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 请注意，这意味着值的聚合是定义良好的（即，它们不会导致错误），但并不总是有用...2, None]) ''' 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN dtype: float64 ''' 对于没有可用标记值的类型，当存在 NA 值时，Pandas 会自动进行类型转换...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据

4K2 0

Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

import numpy as np import pandas as pd vals1 = np.array([1, None, 3, 4]) 对象类型也就意味着数组的元素内容为Python对象，所以计算速度会大打折扣...object 10 loops, best of 3: 78.2 ms per loop dtype = int 100 loops, best of 3: 3.06 ms per loop 使用None会导致一些聚合操作...vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4]) 不管什么操作，只要有NaN，结果都为NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 这也就意味着所有的聚合操作都能进行...，当遇到NA值时Pandas会自动转型，例如下面的例子，integer会转型为浮点型: x = pd.Series(range(2), dtype=int) x[0] = None 针对Null值的操作...5], [np.nan, 4, 6]]) ?

2.2K3 0

比较NaN和数字

>>> import numpy as np >>> min(2, np.nan) 2 >>> min(np.nan, 2) nan 是不是有点意思？怎么解释？...意思是说，min函数会返回它所遇到的第一个最小的项——难道说最小项还可能有多个吗？完全有可能。不过，还是要用更啰嗦的话把min的工作流程说一下，虽然文档中没有说。...>>> 1 > np.nan False >>> np.nan > 1 False >>> 1 < np.nan False >>> np.nan < 1 False >>> np.nan == 1 False...如果在min函数的参数列表中第一个是np.nan，则它与后面的任何一个数字比较，都会被视为最小值，因为没有数字会“小于”它。...与之类似，还有： >>> max(2, np.nan) 2 >>> max(np.nan, 2) nan 结合上面的阐述，就可以解释了。

1.7K1 0

python数据清洗

数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。...data2 = data.dropna(axis=1) print(data2) DataFrame类型读取数据时，没有头标签的要加上header, header=None 否则数据显示有问题数据被会names...|AAPL'],value=np.nan)#用np.nan替换？或.或$原字符 print(data) 其他作用 # df.replace(r'\?|\....|\$',np.nan,regex=True)#用np.nan替换？或.或$原字符 # df.replace([r'\?',r'\$'],np.nan,regex=True)#用np.nan替换？...,r'\$'],[np.nan,'NA'],regex=True)#用np.nan替换？用 NA替换$符号 # df.replace(regex={r'\?'

2.4K2 0

XDC约束中加入注释，为什么会导致该约束失效？

在Vivado工程的调试中，xdc文件指定管脚后，我们偶尔会临时修改管脚位置，但之前的位置信息还想保留在xdc中，因此很多工程师就会选择将之前的管脚信息注释在修改位置的后面。...比如下面的工程中，rxd_pin的位置本来是F25，我们需要临时改成E17，同时把F25注释到后面，表明这个位置之前是F25 在综合完后，Open Synthesised Design后，会提示下面的...Critial Warning：意思就是我们加的这个注释有问题，同时我们看下管脚分配的页面中，这个管脚确实是有问题的：这是为什么呢？...首先大家需要知道的一点是，xdc里面的语句都是tcl脚本，所以语法也都是tcl的语法，如果语法错误，那xdc里面的内容也不会生效。...在tcl的语法中，行末注释是需要加分号的，就像下面这样：再重新综合，打开管脚页面，可以看到，并没有任何错误和警告。也可以把注释单独一行，也是正确的语法：

1.2K3 0

用Pandas处理缺失值

of 7 runs, 100 loops each) 使用 Python 对象构成的数组就意味着如果你对一个包含 None 的数组进行累计操作，如 sum() 或者 min()，那么通常会出现类型错误...Pandas对不同类型缺失值的转换规则类型缺失值转换规则 NA标签值 floating 浮点型无变化 np.nan object 对象类型无变化 None 或 np.nan integer 整数类型...强制转换为 float64 np.nan floating 浮点型无变化 np.nan boolean 布尔类型强制转换为 object None 或 np.nan 需要注意的是， Pandas...默认情况下， dropna() 会剔除任何包含缺失值的整行数据： print(df.dropna()) 0 1 2 1 2.0 3.0 5 可以设置按不同的坐标轴剔除缺失值，比如...axis=1（或axis='columns'）会剔除任何包含缺失值的整列数据： print(df.dropna(axis='columns')) 2 0 2 1 5 2 6 但是这么做也会把非缺失值一并剔除

2.8K1 0

Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas（3）

其实有很多原因，实际生活中可能由于有的数据不全所以导致数据缺失，也有可能由于误操作导致数据缺失，又或者人为地造成数据缺失。..., 40, np.nan, 30], "city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen", np.nan, " "], "sex...": [None, "male", "female", "male", np.nan, "unknown"], "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None..., "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"] } user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index) # 将出生日期转为时间戳...你可能会奇怪说，前面不是已经说过了么，None、np.nan、NaT这些都是缺失值。

1.5K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云