numpy模型计算结果为nan

最新推荐文章于 2024-04-28 14:19:29 发布
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报错代码：numerator += similarity_id * rate_id_to_movie

报错：结果为nan

错误原因：经逐步验证：
dtype(similarity_id) >>>> numpy.float 32
dtype(rate_id_to_movie) >>>>> numpy.float 64
+= 运算逻辑不支持两个类型不同的变量相加，所以结果为np.nan

解决： numerator = numerator + similarity_id * rate_id_to_movie

Sablier
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python 计算结果 nan_Python Numpy之Nan和Inf处理
weixin_39940182的博客
11-29 864
首先声明：写这些文章的目的主要是给自己一个梳理消化网络查询所得知识的过程，如果能帮到其他用户，那就更好了。一、概念Nan：Not a numberInf：Infinity(无穷大）当然容易搞混的还有None，None是python中用于标识空缺数据，Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据，None是一个python特殊的数据类型， 但是NaN却是用一个特殊的float，此处我仅针对Na...
Python NaN
Daniel2333的博客
06-05 4263
NaN, Not a Number, 非数. 它即不是无穷大, 也不是无穷小, 而是python/numpy/… 觉得无法计算时返回的一个符号(自己的推测, 未考证(TODO)). import numpy as np 无穷大减无穷大会导致NaN a = np.infty print a - a nan print a * a, a * a - a inf n
python 数据中存在nan
weixin_44430537的博客
06-29 2827
python 数据中显示nan nan的表示这个数是个非数，就像 1除0. 所以检查下哪里存在除0的情况，或者有其他的位置存在计算成非数。 nan会随着计算传播至后续计算
python 计算结果 nan_计算的结果是NaN 是怎么回事 请人指教
weixin_39949776的博客
11-29 917
因为txt1已经是String类型的值了，parseInt(txt1),这样写才可以进行转换，下面是改好的代码，你可以看一下Insert title herefunction count() {var txt1 = document.getElementById("txt1").value;//获取第一个输入框的值var txt2 = document.getElementById("txt2")...
chatgpt赋能python：Python为什么会出现NaN？
findyi123的博客
06-01 1321
NaN指的是不是一个数字（Not a Number），它是一种特殊的浮点数，用于表示无效或未定义的数值。在Python中，NaN由模块math和numpy中的函数返回。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。
python 计算结果 nan_python中的nan是什么意思
weixin_39793813的博客
11-29 5713
NaN（not a number），在数学表示上表示一个无法表示的数，这里一般还会有另一个表述inf，inf和nan的不同在于，inf是一个超过浮点表示范围的浮点数（其本质仍然是一个数，只是他无穷大，因此无法用浮点数表示，比如1/0），而nan则一般表示一个非浮点数（比如无理数）。NaN是浮点数的一个值，代表“不是数”，通常是除0错误。python中可以用float("nan")或cmath.na...
chatgpt赋能python：Python中出现NaN的原因
a058046的博客
06-02 584
NaN代表不是一个数字（Not a Number），是一种特殊的浮点数值，通常用于表示不确定的或无法表示的数字结果。NaN的特殊之处在于它不能与任何其他数字进行比较，例如NaN==NaN的结果始终为False。在Python中，NaN通常由某些数学计算生成。当一个计算结果无法定义时，Python将返回NaN，表示该结果不存在或无法表示。例如，除以零将生成一个NaN值。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc。
python计算出nan_安全检查中...
weixin_34556619的博客
12-24 190
+((!+[]+(!![])+!![]+!![]+!![]+!![]+!![]+!![]+[])+(+!![])+(!+[]+(!![])+!![]+!![]+!![]+!![]+!![])+(!+[]+(!![])+!![]+!![]+!![])+(!+[]-(!![]))+(!+[]+(!![])+!![]+!![])+(!+[]+(!![])-[])+(!+[]+(!![])+!![]+!!...
chatgpt赋能python：Python结果NaN的原因和解决方案
a1sssssb的博客
06-25 1756
NaN是在计算时因输入参数造成的一个未定义或不确定值。这个值在浮点运算中特别常见，表示特殊的计算结果。在Python中，通常用np.nan表示NaN。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是。
NaN运算总结
dayun555的博客
11-29 2619
NaN  是一个特殊的数字，表示not A number         使用typeof检查一个NaN也会返回number 任何值和NaN做比较都是false 任何数和NaN做运算，结果都为NaN  NaN不和任何值相等，包括它本身   ...
Python,Pandas和numpy中的NaN
Buevara的博客
10-22 4755
在处理数据时NAN值是非常常见的，但是NaN值你真的了解吗？ 下面让楓尘君带大家了解一下这个神奇的NAN 在csv表格中长这样： 在python里展示为这样： 我们创建这个值时是这样： import numpy as np np.nan 但是想判断是否是np.nan还真是有点难度： a=np.nan print(a==np.nan) 结果是False print(a.equal(np.na...
[python] nan类型
Waitfou的博客
07-20 2万+
转载自：http://www.cnblogs.com/itdyb/p/5806688.html python [吐槽]关于nan类型时遇到的问题 　　今天在用写一段求和的代码时候，发现最后返回的是nan的结果，这段循环求和代码依次调用了三个函数，于是依次打印这三个函数的返回值，发现其中一个函数的返回值为nan，原来是因为这段函数里面没有相似的用户，所有返回结果为nan，于是我就想加
Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法
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KFXW的专栏
03-06 7万+
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):
已解决 python出现nan的正确解决方法，亲测有效嘿嘿嘿
PythonAigc的博客
04-28 6598
NaN（Not a Number）在Python的pandas、numpy等科学计算库中经常出现，它表示一个非数字的值。NaN通常出现在以下几种情况： 数据集中存在缺失值。 计算结果无意义（如0除以0）。 某些操作导致非数字结果（如字符串与数字相加）。 报错原因 NaN本身并不是错误，而是数据的一个状态，表示该位置的数据缺失或无效。然而，如果在使用NaN参与运算时，没有正确处理，就可能导致结果不符合预期，或者在某些情况下（如某些函数无法处理NaN）会抛出异常。
python-numpy如何初始化数组值全为nan
鱼七
04-09 1万+
python-numpy如何初始化数组值全为nan
pythonisnan_关于python：如何检查NaN值？
weixin_39999859的博客
11-30 1338
float('nan')导致Nan(不是数字)。 但我该如何检查呢？ 应该很容易，但我找不到它。有关Python中某些NaN的历史，请参阅PEP 754. python.org/dev/peps/pep-0754然后numpy.isnan(numpy.nan)将返回True。 很明显，import numpy之前这样做了。:)math.isnan(x)的Return True if x is a ...
python数据表_第1关：了解python数据表操作
weixin_39738667的博客
11-21 448
如果你已经：安装好python有一点python语言基础而且没有过系统化的python学习希望掌握常见的dataframe处理方法这篇文章将帮助你掌握工作中常用的工作表操作。文章阅读时间约40min。1. 导入package：pandasimport pandas as pd2. 数据读取与保存读取文件temp = pd.read_excel("file_path",sheet_name= "sh...
fit时候报错：valueerror:Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32‘).
weixin_63016274的博客
11-09 2521
fit时候报错：valueerror:Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
numpy中的nan与inf
llhcdm的博客
06-01 788
numpy中的nan与inf
利用arima模型预测结果显示NaN的原因
最新发布
01-18
### ARIMA模型预测结果为NaN的原因分析 在时间序列建模过程中，ARIMA模型预测结果出现NaN通常由多种因素引起。具体原因如下： #### 数据预处理不当 原始数据中存在的大量缺失值(NaN)，这些缺失值会影响模型训练和预测阶段的结果[^1]。 #### 参数配置不合理 当ARIMA模型的阶数(order)设置不当时，可能导致计算不稳定进而产生NaN值。例如，在某些情况下，差分次数(d)过高可能会使序列变得不再平稳，从而影响后续的自回归(p)和移动平均(q)部分正常工作[^2]。 #### 输入数据异常 用于预测的新输入数据可能存在格式错误或超出合理范围的情况，这也会引发预测失败并返回NaN作为输出。 --- ### 解决方案 针对上述提到的各种可能原因，可以采取以下措施来解决问题： #### 清洗与填补缺失值 对于含有较多NaN的数据集，应该先对其进行清洗操作，比如删除完全空白记录；更重要的是采用合适的插补方法填充剩余位置上的空缺数值，常用的方法有前向/后向填充(forward/backward fill)、均值替换(mean imputation)以及基于其他统计特征的选择性填充等技术。 ```python import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer # 使用SimpleImputer进行均值填充 imputer = SimpleImputer(strategy='mean') df_cleaned = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns) ``` #### 调整模型参数 仔细检查所使用的`order=(p,d,q)`组合是否合适，并尝试通过网格搜索(Grid Search)或其他优化手段找到最佳超参数设定。此外还可以考虑引入信息准则(AIC/BIC)辅助评估不同配置下的性能表现，以此指导最终选择。 ```python import statsmodels.api as sm import numpy as np def optimize_arima_parameters(data): best_aic = np.inf best_order = None p_values = range(0, 5) d_values = range(0, 2) q_values = range(0, 5) for p in p_values: for d in d_values: for q in q_values: try: model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(p, d, q)) results = model.fit() if results.aic < best_aic: best_aic = results.aic best_order = (p, d, q) except Exception as e: continue return best_order best_order = optimize_arima_parameters(df['value']) print(f'Best ARIMA Order: {best_order}') model_optimized = sm.tsa.ARIMA(df['value'], order=best_order).fit() forecast = model_optimized.forecast(steps=10) ``` #### 验证新输入的有效性 确保提供给predict函数的时间戳或者其他索引字段保持连续性和一致性，防止因跳跃式增长而导致无法定位对应的历史观测点而报错。同时也要注意排除那些明显偏离常规趋势或者分布规律的数据点以免干扰整体拟合效果。 ---
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