Go ：测试涉及NaN的浮点比较(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-03-30 21:37:37 发布
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分类专栏： go语言完整教程 文章标签： golang 开发语言
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本文详细探讨了在Go编程语言中如何处理和测试涉及NaN（非数字）的浮点数比较问题，包括关键概念和示例代码，帮助开发者理解在实际编程中遇到此类情况时的正确处理方式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

@toc


package main

import "math"

type floatTest struct {
   
	name string
	expr bool
	want bool
}

var nan float64 = math.NaN(
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第六章：huggingface的_inner_training_loop源码与流程解读
weixin_38252409的博客
06-14 377
大模型基本使用huggingface来实现。对于不太理解其内容基本按照官网教程或相关博客等来实现。想进一步激发开源大模型在行业领域提升性能是棘手问题。该问题会涉及开源代码二次开发进行实验测试。基于此，本教程不同文字或理论介绍内容，而从源码解读其训练逻辑、权重保存、高效微调方法(LoRA)、断点续训方法、模型推理权重处理等方法。本教程所有内容完全依托huggingface源码与相关Demo验证来解读，助力大模型使用。
JavaScript引擎深入剖析(一)：JSValue 的内部实现
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05-17 5218
桔妹导读：在我们 Hummer 跨端技术框架 的研发过程中，不可避免会对 JavaScript 引擎有所探索和研究。只有深入了解了 JavaScript 的工作原理，才能在跨端研发的诸多细...
【Golang】Json 无法表示 float64 类型的 NaN 以及 Inf 导致的 panic
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01-05 2270
在 float64 类型中，我们可以通过 zero/zero 来得到 NaN，也可以用过 除零 操作来得到 Inf，在 Google 并没有得到能解释这两种常量存在的原因，只从二进制浮点数算术标准（IEEE 754）看到有相关的定义。结果：可以看待对于 NaN，每次赋值的时候，其实都是给不同的 key 赋值，而 Inf 则不是；：基本可以判断出：NaN 以及 Inf 是 float64 类型的两种特例，Json 无法表示这类数据，故 panic。查阅 log 看到，这里最原始的。,明明是字符串，是如何将。
简单判断float类型是否为NaN
weixin_74066883的博客
03-30 643
/cout
golang处理NAN值
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08-11 8134
go中，除数为0时并不会返回error或者nil，而是返回无穷大---> NAN（正无穷），表明数字太大溢出的情况 函数math.IsNaN可以测试一个数值是否是NaN，math.NaN的返回值是一个NaN值。 测试一个计算的结果是否等于NaN是很危险的，因为任何值跟NaN比较的结果都是false，比如： package main import ( "fmt" "math" "reflect" //"os" ) func main(){ a:= math.NaN() if a
比较NaN和数字
CS创新实验室
07-15 2064
作者：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 本书适合即将或者已经从事数据科学、机器学习、人工智能等方向工作的朋友。书中详细梳理了各种获取数据、数据清洗、特征工程等方向的技术和方法。 先看下面的代码，有何感悟？ >>> 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？ 首先要理解Python中的min函数，根据它的官方文档，有这样一
golang 数字比较_golang中NaN的比较
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12-27 1034
看一道关于 IEEE-754 浮点数的题，以下代码输出什么？（题目来自 Go101）package main import "math" func main() { a, b, c := 2.0, 1.0, 0.0 x, y := a/c, b/c // infinity n := math.NaN() // not a number m :=...
go源码阅读笔记（math.1）
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go源码阅读笔记（math.1）abs.gofunc Abs(x float64) float64package math// Abs returns the absolute value of x. // // Special cases are: // Abs(±Inf) = +Inf // Abs(NaN) = NaN func Abs(x float64) float64 { /
Lua源码分析之table实现
诸葛飞
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Lua简介 Lua是一个强大、高效、轻量、可嵌入的脚本编程语言，体积小、速度快，采用ANSI C语言编写，并且开放源代码。主要应用于游戏开发行业，在移动游戏开发领域，主流的引擎如Cocos2d-x、Unity都支持Lua作为脚本语言，以实现快速开发和热更新的功能。 作为一门动态语言，Lua提供了一个虚拟机，程序员创建的代码，需要通过一个代码解释器，最终转换为字节码，然后交由虚拟机解释执行。 Lua的官方版本还提供了一些常用的库，同时还提供了一系列的C API，方便第三方开发者与虚拟机交互，以及实现宿主语言(
python里面的nan的几种情况_如何在Python中区分不同类型的NaN float
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我为你挖了一点,我想你可以使用结构模块与Kevin’s Summary Charts上的信息相结合.它们解释了用于各种IEEE 754浮点数的确切位模式.唯一可能必须小心的是,如果我阅读关于这个IND终止值的主题,那么该值在C代码直接分配时会倾向于触发某种浮点中断,从而使其变为一个纯NaN.这反过来意味着这些人被建议在ASM而不是C中做这样的事情,因为C抽象了那些东西.由于不是我的领域,我不知道这...
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3.2. 浮点数 Go语言提供了两种精度的浮点数，float32和float64。它们的算术规范由IEEE754浮点数国际标准定义，该浮点数规范被所有现代的CPU支持。 这些浮点数类型的取值范围可以从很微小到很巨大。浮点数的范围极限值可以在math包找到。常量math.MaxFloat32表示float32能表示的最大数值，大约是 3.4e38；对应的math.MaxFloat64常量大约是1.8e308。它们分别能表示的最小值近似为1.4e-45和4.9e-324。 一个float32类型的浮点数可
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Go语言必知必会100问题-19 浮点数溢出问题
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03-10 1178
Go语言中float32和float64在计算机中是一种近似值表示，因此，我们必须牢记下面的规则：当比较两个浮点数时，检查它们的差值是否在可接受的范围内，而不是直接 == 进行比较当执行加法或减法时，为了获得更好的精度，可以根据运算级进行分组为了提高准确性，如果一系列运算需要加法、减法、乘法或除法，先执行乘法和除法运算。
【Go 基础篇】Go语言浮点类型：探索浮点数的特点与应用
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Golang函数多个返回值Go 允许函数有多个返回值，其定义结构如下：func SumProdDiff(i, j int) (int, int, int)由于有多个返回值，需要用 () 括起来。在上述函数内部，返回时，应该如下书写 return 语句：return sum, prod, diff调用时，通过赋值操作符s, p, d := SumProdDiff(value1, value2)
峰度： [nan nan nan nan nan]
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看起来你是在询问关于“峰度”（kurtosis）的概念，并且遇到了一个包含 `nan` 的数组。让我们从头开始，解释峰度是什么，以及如何处理包含 `nan` 的数据。 ### 峰度的定义 峰度是统计学中的一个概念，用于衡量数据分布的尾部厚度和峰值的形状。它描述了数据分布相对于正态分布的尖锐程度或平坦程度： - 正态分布的峰度值为 0。 - 如果峰度 > 0，则分布比正态分布更尖锐（称为尖峰分布）。 - 如果峰度 < 0，则分布比正态分布更平坦（称为平顶分布）。 在 Python 中，可以使用 `scipy.stats.kurtosis` 函数来计算峰度。 --- ### 处理 `[nan nan nan nan nan]` 数组 如果你的数据中全是 `nan`，则无法计算峰度，因为没有有效的数值。以下是解决方法： #### 示例代码 ```python import numpy as np from scipy.stats import kurtosis # 包含 nan 的数组 data = [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] # 检查是否有有效数据 if np.all(np.isnan(data)): print("数组中全是 NaN，无法计算峰度") else: # 使用 scipy 计算峰度，忽略 NaN 值 kurt = kurtosis(data, nan_policy='omit') print(f"峰度: {kurt}") ``` #### 代码解释 1. **导入库**：我们使用了 `numpy` 和 `scipy.stats`。 2. **检查全为 `nan` 的情况**：通过 `np.all(np.isnan(data))` 判断数组是否全是 `nan`。 3. **忽略 `nan` 值**：`kurtosis` 函数的参数 `nan_policy='omit'` 会自动忽略无效值。 4. **输出结果**：如果数组全是 `nan`，直接提示无法计算；否则输出峰度值。 --- ### 注意事项 1. 如果你的数据全是 `nan`，则需要重新检查数据来源，确保数据质量。 2. 如果数据中部分为 `nan`，可以使用 `nan_policy='omit'` 来跳过这些无效值。 --- ###
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