C++中数据值为-1.#IND000000000000

最新推荐文章于 2023-01-07 10:08:15 发布
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分类专栏： Learn C++ 文章标签： C++ isnan -1.#IND000000000000 NAN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shihz_fy/article/details/51493663

当变量值为： -1.#IND000000000000 时，就是变量 （NAN）Not-A-Number

当一个运算非法，比如log(0), m/0 等情况时会得到 -1.#IND000000000000

另外如果一个表达式中只要有一个数值为NAN，则该表达式的结果都是NAN

在math.h中可以用函数 isnan(num) 来判断，当num 为NAN的时候返回 true，否则返回 false

手撕LOAM源代码(一)--scanRegistration.cpp
3D视觉工坊
10-19 280
作者：K.Fire | 来源：3D视觉工坊添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。写在前面本系列文章将对LOAM源代码进行讲解，在讲解过程中，涉及到论文中提到的部分，会结合论文以及我自己的理解进行解读，尤其是对于其中坐标变换的部分，将会进行详细的讲解。本来是懒得写的，一个是怕自己以后忘了，另外是我在学习过程中，其实没有感觉哪一个博主能讲解的通篇都能让我很明白，...
educoder平台课-Python程序设计-1.导学和基础-知识梳理
kotomi1219的博客
01-15 677
python基础知识和环境搭建
关于vc数值溢出的问题-1.#IND000000000
liulina603的专栏
07-08 3679
-1.#IND000000000 数字识别程序发现了一个问题，应该在以后中注意，就是一个典型的误差问题， 原程序如下计算光谱角： double SAM(double *a, double *b, long bands) {  double dis = 0;  int i;  double d1,d2,d3;  d1=0;d2=0;d3=0;  for(i=0; i  {
-1.#IND,1.#INF 的判断
飞龙马的专栏
07-24 2万+
C/C++程序运行有时候会出现-1.#IND,1.#INF 一般来说是除数为0得出的结果，INF就是infinite，就是无穷大的意思；IND可能表示很小，不确定。 使用类似于pow, exp等等函数时常会产生一个无效数字1.#IND00，在VC下可以通过与一个确定数字比较大小来判断是否产生了无效数字，但这个方法在DEV-CPP下却是行不通的。 其实解决办法很简单，使用   float.h中
c中double类型返回值为-1.#IND000000000000
qq_43248127的博客
01-07 1229
1.#IND000000000000 表明返回的不是一个有效的double值。可以用_isnan函数判断。c中double类型返回值为-1.#IND000000000000。
-1.#IND000
ZGraphics的专栏
03-27 1533
矩阵运算出现"-1.#IND000"这样的数据，经查是由0.0f/0.0f所致。可用中的isnan()检验。
c编程中出现除以0的情况，-1.#IND00000
qq_23536063的博客
08-30 2518
考虑不周全时，有时候将0作为了除数，不会报错，但是得到的结果将不是有效数字，如下： 就是除数出现0的情况导致的，所以结果为无穷小，导致越界或者无效； 另外需要判断是否产生的是无效的，可以利用函数float.h中一个函数_isnan来进行判断， int _isnan(double x); 当x是一个无效值(NaN, Not a Number) 时，返回非零值，否则返回0.
【Z】1.#QNAN、1.#IND和1.#INF等“…
kayneo的博客
06-09 2784
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 首先说明：1.#QNAN是一个打印呈现，QNAN是指Quiet Not a Number，类似的浮点错误还有SNaN（Signaling
c语言 -1. qnan,对浮点异常值NAN、QNAN、 SNAN、 IND、 INF的处理
weixin_31947395的博客
05-21 2792
最近在写lua的时候，调用C++库，打印了一些异常信息。以前也见过类似的，但是都没管，今天在这里整理，做个记录32位浮点数在机器中的表示按照IEEE的标准是这样的：+------+----------------+-------------------------------+| 1bit | 8bit | 23bit |+---...
VSCode-win32-ia32-1.48.2.7z
01-29
这个版本是1.48.2，以7z格式进行压缩，这是一种高效的数据压缩和归档格式。 【描述】中提到的“用于写python的软件”揭示了VSCode的强大功能，即它被用作Python编程的开发环境。VSCode不仅支持Python，还支持多种...
浮点数编程易出现错误
www.keything.net
03-16 3790
进行浮点数编程时，如果没有注意，常常会出现输出类似 1.#IND, 1.#INF 或者 nan, inf 之类奇怪的输出。这通常隐含了浮点数操作的异常。 特殊浮点数的含义 1.#INF / inf：这个值表示“无穷大 (infinity 的缩写)”，即超出了计算机可以表示的浮点数的最大范围（或者说超过了 double 类型的最大值）。例如，当用 0 除一个整数时便会得到一个1.#INF / i
C++中“-1.#IND”错误原因
mons_xujingtao的博客
07-09 1万+
在输出float型变量数据是，可能会出现如图所示的错误这是可能是因为在对变量进行数学运算时，变量不符合运算的格式，比如对负数开平方，对负数取对数，0.0/0.0，0.0*∞, ∞/∞ 等。如果有时候因为算法逻辑的原因，无法避免除数为0的情况，可以把一些初始值设为一个很小的值。...
C++ 运算结果出现 1.#IND, 1.#INF, nan, inf 原因
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事了拂衣去，深藏功与名
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c语言 inf00错误,c++ 什么1.#INF00,-1 #IND00和-1 #IND是什么意思？
weixin_34738099的博客
05-18 713
This page will answer the following questions.My program just printed out 1.#IND or 1.#INF (on Windows) or nan or inf (on Linux). What happened?How can I tell if a number is really a number and not a ...
C语言调试输出变量为-1.#IND00 -1.#INF00 1.#INF00
x故里草木深的博客
01-19 1万+
-1.#IND00：程序中有不合法的计算，比如对一个负数开根号，或者求log(-1)这些等等； -1.#INF00：计算结果为负无穷，比如求-1/0; 1.#INF00：计算结果为正无穷，比如1/0； ...
acos 等出现结果：-1.#IND00，实操解决。求取两个向量夹角时所遇到的问题
A_Jia_17的博客
11-13 1673
当出现如题的结果时，主要是因为越界导致的。 首先，C++中acos的取值范围是[0,M_PI]，也就对应cos的[-1,1]。因此，当acos(alpha)中的alpha不在[-1,1]中时，运行结果就会是：-1.#IND00。 这里是在求取向量夹角时所遇到的问题。公式如下所示： |a|=√[x1^2+y1^2] |b|=√[x2^2+y2^2] a*b=(x1,y1)(x2,y2)=x1...
1.#INF,-1.#IND,1.#INF000,-…
mxlmhgzw的专栏
10-08 2309
原文地址：1.#INF,-1.#IND,1.#INF000,-1.#INF000作者：brightforever99  上文中说到的新发现，就是这篇文章的标题。以下是它们的含义： （1）1.#INF: 表示无穷小 （2）-1.#IND: 做除法时除数为0 （3）1.#INF000：正无穷大 （4）-1.#INF000：负无穷大
关于浮点数的#IND00，#INF00
qq_45676053的博客
08-08 5164
 初学C语言的童鞋肯定会经常遇到一些奇奇怪怪的报错，这里来说一些浮点数的问题。   C/C++程序运行有时候会出现-1.#IND0, 1.#IND0, 1.#INF0, -1.#INF0.  下面我们看一下出错的代码，好用来更好的了解这种错误， ``1.#INF / inf：这个值表示“无穷大 (infinity 的缩写)”，即超出了计算机可以表示的浮点数的最大范围 （或者说超过了 double ...
C++ 负数在内存中存储
TechArtisan6的博客
09-27 2591
注：转载请标明原文出处链接：https://xiongyiming.blog.csdn.net/article/details/101559642 对于人类来说，整数中，负数就是在整数前面添加负号。而在计算机中，计算机内存中只存储0和1。那么计算机中，负数该如何存储？ 计算机中，有3个名词：原码、反码、补码 。 内存中一律用补码来表示整数，正数的补码就等于它的原码，而负数的补码就是其反码加1 ...
row_ind, col_ind = np.where(marked_zeros)转换为C++
最新发布
05-05
<think>好的，我现在要帮用户将Python中的numpy代码`row_ind, col_ind = np.where(marked_zeros)`转换为C++实现。首先，我需要理解np.where在Python中的功能。np.where返回满足条件的元素的坐标，对于二维数组，它会返回两个数组，分别对应行和列的索引。例如，如果marked_zeros是一个二维数组，那么np.where会找出所有非零元素的位置，返回它们的行和列索引。 接下来，我需要考虑如何在C++中实现这个功能。用户可能使用的数据结构是什么？在C++中，二维数组可以用嵌套的vector或者数组来表示。假设用户使用的是vector<vector<int>>或者类似的容器。我需要遍历这个二维结构，检查每个元素是否为非零值，如果是，就记录它的行和列索引。 首先，我需要遍历每一行，然后每一列。对于每个元素，如果marked_zeros[i][j] != 0，就将i添加到row_ind，j添加到col_ind。这应该是一个双重循环结构。需要注意的是，C++中没有内置的类似于np.where的函数，所以需要手动实现这个逻辑。 然后，我需要考虑如何返回这两个数组。在Python中，np.where返回的是元组，但在C++中，可能需要返回两个单独的vector<int>，分别存储行和列的索引。用户可能需要这两个vector作为结果，类似于Python中的row_ind和col_ind。 另外，用户提供的引用中提到了np.c_和np.r_，以及数组元素的添加和删除，但这些可能和当前问题关系不大，但可能需要考虑在C++中如何动态添加元素到vector中，这可以通过push_back方法实现。 测试用例方面，用户可能需要确保转换后的C++代码能够正确处理不同的输入情况，比如空数组、全零数组、有多个非零元素的情况等。需要确保循环的边界条件正确，比如行数和列数的获取是否正确。 可能的错误点包括：数组的行列数不一致，访问越界等。因此，在遍历时，需要确保每个行的列数相同，或者在遍历时动态获取每行的列数，但这样可能处理不规则数组，但通常numpy数组是矩形的，所以C++中的vector<vector<int>>也应该是矩形的。 总结步骤： 1. 遍历marked_zeros的每个元素。 2. 检查元素是否非零。 3. 如果非零，记录行和列索引到两个vector中。 4. 返回这两个vector作为结果。 现在需要将这些步骤用C++代码实现，并且考虑如何传递marked_zeros的参数，比如使用const引用避免拷贝，以及返回两个vector的方式，可以通过结构体或者pair，但更简单的是通过输出参数或者直接返回一个包含两个vector的结构体。 可能用户还希望代码高效，所以使用reserve来预分配内存可能更好，减少vector的动态扩容次数。先统计满足条件的元素数量，然后reserve空间，或者直接逐个push_back，因为对于小规模数据，性能差异不大。 最后，给出示例代码，并说明如何调用这个函数，以及可能的输出结果，帮助用户验证正确性。</think>在C++中实现`np.where()`功能需要手动遍历二维数组并收集满足条件的行列索引。下面给出两种常见实现方法： ### 方法一：基础遍历法 ```cpp #include <vector> using namespace std; pair<vector<int>, vector<int>> numpy_where(const vector<vector<int>>& marked_zeros) { vector<int> row_ind, col_ind; for (int i = 0; i < marked_zeros.size(); ++i) { for (int j = 0; j < marked_zeros[i].size(); ++j) { if (marked_zeros[i][j] != 0) { row_ind.push_back(i); col_ind.push_back(j); } } } return {row_ind, col_ind}; } ``` ### 方法二：预分配优化版 ```cpp pair<vector<int>, vector<int>> numpy_where_optimized(const vector<vector<int>>& matrix) { vector<int> rows, cols; int count = 0; // 先统计满足条件的元素数量 for (const auto& row : matrix) { for (int val : row) { if (val != 0) count++; } } // 预分配内存 rows.reserve(count); cols.reserve(count); // 填充数据 for (int i=0; i<matrix.size(); ++i) { for (int j=0; j<matrix[i].size(); ++j) { if (matrix[i][j] != 0) { rows.push_back(i); cols.push_back(j); } } } return {rows, cols}; } ``` ### 使用示例 ```cpp int main() { vector<vector<int>> marked_zeros = { {0, 1, 0}, {1, 0, 1}, {0, 0, 1} }; auto [rows, cols] = numpy_where(marked_zeros); // 输出结果： // 行索引: [0, 1, 1, 2] // 列索引: [1, 0, 2, 2] return 0; } ``` ### 关键点说明 1. **双重循环遍历**：外层循环处理行，内层循环处理列 2. **条件判断**：`if (matrix[i][j] != 0)`对应numpy的默认非零条件判断 3. **内存优化**：方法二通过预分配内存减少动态扩容开销，对于大型数组效率提升显著 4. **返回类型**：使用`pair<vector<int>, vector<int>>`保持与Python一致的返回结构
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