对于可以被Number转换为数值的值x，那么isNaN(x)就是false如果不可以被Number转换为数值的值y，那么isNaN(y)就是true//Number.isNaN与isNaN最的区别是，Number.isNaN不存在类型转换的行为。console.log(isNaN('测试'))//trueconsole.log(Number.isNaN('测试'))//false上面

描述统计学（descriptivestatistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基

【一】JavaScript1）介绍也是一门编程语言，他可以写后端代码JS是由ECMAScript、DOM、BOM组成JS是运行在浏览器脚本的语言2）注释语法//单行注释/*多行注释多行注释*/3）js代码的书写位置head头里面的script标签中写在body体最下面直接常见一个js脚本文件，

一对一视频聊天源码，领悟数据去重的多种方式//例vararr=[1,1,'true','true',true,true,15,15,false,false,undefined,undefined,null,null,NaN,NaN,'NaN',0,0,'a','a',{},{}]; 一.利用ES6中的Set

先创建一个数据框：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,1,np.nan,np.nan,4],'b':[5,6,np.nan,8,np.nan]})删除特定值存在的行数据框删去特定值所在行：df1=df.drop(df[df['a']==4].index,inplace=True) 删除存在空值的行删除有空值的所有行:df1=df.dr

经过前面的学习，我们已经将数据准备就绪而且变成了我们想要的样子接下来就是最为重要的数据透视阶段了。当我们拿到一大堆数据的时候，如何从数据中迅速的解读出有价值的信息把繁杂的数据变成容易解读的统计图表并再此基础上产生业务洞察，这就是数据分析要解决的核心问题。数据透视

Python金融编程第二版（GPT重译）（二）原文：annas-archive.org/md5/d2f94efd019a2e2cb5c4fa9f260d63c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第四章：使用NumPy进行数值计算计算机是无用的。它们只能给出答案。巴勃罗·毕加索介绍本章介绍了Python的基本数据类型和数据结构。尽管Py

本文来分享一些前端JavaScript中离谱的设计，这些设计日常开发遇到的概率可能比较小，而且一旦在开发中遇到了，大概率只能自认倒霉了。所以建议朋友们认真阅读本篇文章，应该能涨不少知识~学前端的朋友们，看看以下设计你了解过几个呢？parseInt(0.0000005)答案：5parseInt(0.5); //

最近做的几个项目都要经常使用pandas操作excel，中间也遇到了不少坑，简单记录一下吧。套用骁哥的一句话，让自己变得更强！Pandas中有几种常见的合并dataframe的方法，join，concat，merge，append。下面来尝试一下：首先来做一些测试数据data1={'Src':[1,2,3,4],'Mid'

JavaScript-数据类型转换和运算符数据类型js中的数据类型分为：原始类型和引用类型，具体有如下类型：数据类型描述number数字（整数、小数、NaN(NotaNumber)）string字符串，单双引皆可boolean布尔。true，falsenull对象为空undefined当声明的变量未初始化时

1、加法说明plus,+ 添加数字，追加字符串语法C=A+B通过对应元素相加将数组A和B相加C=plus(A,B)是执行A+B的替代方法S=sum(___,nanflag)指定包含还是省略A中的NaN值。1）将标量与数组相加代码及运算A=[01;10];C=A+2C=23

1995年JavaScript诞生时，最初像Java一样，只设置了null表示"无"。根据C语言的传统，null可以自动转为0。Number(null)//05+null//5上面代码中，null转为数字时，自动变成0。但是，JavaScript的设计者BrendanEich，觉得这样做还不够。首先，第一版的JavaScript里面，null就像在

本章内容：Array.prototype.includes()：判断一个数组是否包含一个指定的值，如果包含则返回true，否则返回false。幂运算符**：a**b指数运算符，它与Math.pow(a,b)相同。Array.prototype.includes()includes()函数用来判断一个数组是否包含一个指定的值，如果包含则返回true，否

JavaScript基本数据类型上述一章我们讲到JS数据类型分为基本数据类型与引用数据类型，这张我们主要讲基本数据类型基本数据类型-String字符串字符串是我们开发中经常使用的一种数据类型,主要是双引号""或者单引号''注意事项单引号与双引号不能混用，必须配对使用同类引

问题：allure-results有值但allureserve后页面显示NAN% 原因：pom中引用的allure-junit5包版本与allure--version中的版本号不一致解决办法：查询allure安装的版本，修改pom中引用的jar包版本  

原文：pandas.pydata.org/docs/重塑和透视表原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/reshaping.htmlpandas提供了用于操作Series和DataFrame的方法，以改变数据的表示形式，以便进行进一步的数据处理或数据汇总。pivot()和pivot_table()：在一个或多个离散类别中对唯一值进行

原文：pandas.pydata.org/docs/处理缺失数据原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/missing_data.html被视为“缺失”的值pandas使用不同的标记值来表示缺失值（也称为NA），具体取决于数据类型。numpy.nan适用于NumPy数据类型。使用NumPy数据类型的缺点是原始数据类型将

原文：pandas.pydata.org/docs/写时复制（CoW）原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/copy_on_write.html注意写时复制将成为pandas3.0的默认设置。我们建议现在就启用它以从所有改进中受益。写时复制首次引入于版本1.5.0。从版本2.0开始，大部分通过CoW可能实现和支持

2数据预处理为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。2.1读取数据集举一个

问题描述：git上的一个官方项目，图像预处理操作，使用torch进行处理，包含Resize,ToTensor,Nomalize,处理后的结果输入到trt-fp16精度的模型中，可以正常输出。我对图像预处理进行了修改，使用opencv进行resize，numpy进行totensor，nomalize操作，处理后的结果输出到trt-fp16的模型中，发现输出结果

NaN:代表一个非数字的值Number.NaN判断一个值是否为NaN?isNaN(NaN)Number.isNaN(NaN)x!==xNumber.isNaN()和isNaN()的差别?isNaN:当前值是NaN,或者将其强制转换为数字后是NaN,则返回trueNubmer.isNaN():只当前值是NaN,返回trueTodo:我用Number(1n)不报错呀?用

问题描述使用sklearn计算AP时，当label全是负标签时会返回NaN，例如：>>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.metricsimportaverage_precision_score>>>average_precision_score(np.array([0,0,0,0,0]),np.array([0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]))xxx/lib/pytho

数值的扩展二进制和八进制表示法0b111110111===503//true0o767===503//true从ES5开始，在严格模式之中，八进制就不再允许使用前缀0表示，ES6进一步明确，要使用前缀0o表示。//非严格模式(function(){console.log(0o11===011);})()//true//严格模式(fu

目录pandas数据结构Series结构如下创建Series对象获取数据DataFrame结构创建DataFrame对象DataFrame使用读取数据数据查看索引操作基础索引loc索引和iloc索引重置索引rename函数赋值修改索引索引排序多重索引嵌套列表创造多重索引MultiIndex类Mult

姿态角度yaw值限制在0~2π的范围内,yaw数据限制在-π~π之间的范围内,yaw数据是nan就f赋值为0.01.yaw值限制在0~2π的范围内//Yaw值限制在0~2π的范围内doublenormalizeYaw(doubleyaw){while(yaw<0.0){yaw+=2*M_PI;