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Under the Hood: NaN of JS

同时需要注意的是,NaN 只会出现在浮点类型中,而不会出现在 int 类型里(当然 JS 并没有这个概念) 什么意思?用你熟悉的任何支持 int 和 double 两种类型的语言(比如 C)。...在保证它不会偷偷做隐式类型转换的情况下,分别用 int 和 double 打印出 sqrt(-1), 你就能发现只有在 double 的类型下才能看到 NaN 出现,而 int 呢?...= NaN 如果换个角度理解,因为 NaN 的表示方式实在太多,仅仅在 float 类型中,就有 2^(32-8) 中情况,所以 NaN 碰到一个和它二进制表示一模一样的概率实在太低了,所以我们可以认为...NaN 不等于 NaN ?...我们可以这样写 _Bool isnan(double whatever) { long long num = *(long long *)(&whatever); // 浮点数不能进行位运算,所以要改成整数类型

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javascript的NaN属性

2017-05-03 11:54:33 NaN 属性是代表非数字值的特殊值。该属性用于指示某个值不是数字。可以把 Number 对象设置为该值,来指示其不是数字值。...在填入类型的校验上经常会用到这一点,比如一个input框里输入的是整数,我们会通过parseInt方法来将该值转换为整数,如果输入的是完整的字符串,则会转换为NaN,如果前几个字符是数字,则会保留数字部分...对于一些常规情况下返回有效数字的函数,也可以采用这种方法,用 Number.NaN 说明它的错误情况。 JavaScript 以 NaN 的形式输出 Number.NaN。...请注意,NaN 与其他数值进行比较的结果总是不相等的,包括它自身在内。因此,不能与 Number.NaN 比较来检测一个值是不是数字,而只能调用 isNaN() 来比较。...document.write(Month); 输出的值为Nan

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基础 | 深入理解NaN

但在 ECMAScript 中,任何数值除以 0会返回 NaN ,因此不会影响其他代码的执行。 NaN 本身有两个非同寻常的特点。...首先,任何涉及 NaN 的操作(例如 NaN /10)都会返回 NaN ,这个特点在多步计算中有可能导致问题。其次, NaN 与任何值都不相等,包括 NaN 本身。...例如,下面的代码会返回 false : 针对 NaN 的这两个特点,ECMAScript定义了 isNaN() 函数。...这个函数接受一个参数,该参数可以是任何类型,而函数会帮我们确定这个参数是否“不是数值”。 isNaN() 在接收到一个值之后,会尝试将这个值转换为数值。...测试的第一个值是 NaN 本身,结果当然会返回 true 。然后分别测试了数值10和字符串 “10” ,结果这两个测试都返回了 false ,因为前者本身就是数值,而后者可以被转换成数值。

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java.lang.NumberFormatException: Infinite or NaN原因之浮点类型除数为0结果探究

背景 在对Double类型的数据进行计算操作,将结果转化为BigDecimal时抛出了下面的异常,进行了Debug才发现了问题原因,同时也暴露出了自己在一些基础知识上还有些欠缺。...如此想当然的以为对于浮点类型如Float和Double也是如此,下面一段代码便可以说明问题。...打印出来的Infinity、-Infinit、NaN其实不是字符串,而是double类型的常量,查看源码注释便懂了。...非数字:NaN,0除以0时得到非数字。 ...异常原因   通过查看BigDecimal类中针对Double类型数据的构造方法,我们知道了,在构造BigDecimal对象时,构造方法中传入的Double类型为无穷大或非数字时会抛出NumberFormatException

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Python如何优雅地处理NaN

背景 很多数据不可避免的会遗失掉,或者采集的时候采集对象不愿意透露,这就造成了很多NaN(Not a Number)的出现。这些NaN会造成大部分模型运行出错,所以对NaN的处理很有必要。...方法 1、简单粗暴地去掉 有如下dataframe,先用df.isnull().sum()检查下哪一列有多少NaN: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...将含有NaN的列(columns)去掉: data_without_NaN =df.dropna(axis=1) print (data_without_NaN) 输出: ?...所以可以考虑将NaN替换成某些数,显然不能随随便便替换,有人喜欢替换成0,往往会画蛇添足。譬如调查工资收入与学历高低的关系,有的人不想透露工资水平,但如果给这些NaN设置为0很显然会失真。...3、推广的遗失值插补法 这个推广的思想是NaN本身具有一定数据价值,譬如不爱说自己工资的被调查者是不是有什么共性,这个时候就不能简单的只用上面的插补法,要增加几列,将NaN的情况记录下来作为新的数据:

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