1.#INF、-1.#INF、1.#IND、-1.#IND 问题

本文详细解析了C/C++程序中出现-1.#IND和1.#INF的原因及含义。-1.#IND代表不确定值(如0/0或对负数开方),1.#INF则表示无穷大(如除数为0)。文章提供了VC和Linux下的判断方法,并指导如何定位并修复此类错误。

在运行C++程序时,结果中出现-1#IND,发现计算结果是错误的,就在网上搜了一些资料,总结了下。

C/C++程序运行有时候会出现-1.#IND,1.#INF

1.#INF:这个值表示“无穷大inf (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)。一般来说是除数为0得出的结果,例如,当一个整数除以0时便会得到一个1.#INF / inf值;相应的,如果一个负整数除以0会得到 -1.#INF / -inf 值。

2.#IND:这个的情况更复杂,一般来说,它们来自于任何未定义结果(非法)的浮点数运算。"IND"是 indeterminate(不确定) 的缩写,而"nan"是 not a number 的缩写。IND表示NAN, 比如 0/0  log( -1 ) 等等。IND是Windows上的说法,NaN是Linux上的说法,含义是一样的。产生这个值的常见例子有:对负数开平方,对负数取对数,0.0/0.00.0*∞∞/∞ 等。也可能由于一些操作使得程序中产生了无效数字或者没有给成员变量赋值,使用类似于pow, exp等等函数时常会产生一个无效数字1.#IND00(-1.#IND00 对应符号位 1 , 阶码全1 , 尾数非0 )。

简而言之,如果遇到 1.#INF / inf,就检查是否发生了运算结果溢出除零,而遇到 1.#IND / nan,就检查是否发生了非法的运算。

 

在vc中,可以用float.h中的以下函数来判断: 

int _isnan(double x) 判断x是不是无效数据(NAN),是返回1,不是返回0

int _finite(double x)判断x是不是无穷大(1.#INF),是返回0,不是返回非零值 

在Linux下,可利用#IND与任何浮点数相比结果均为false的性质来进行判断:

例如:float a=sqrt(-1); 
那么:(a!=a)为true 
a==a为false

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在改变我所给的代码的结构不变的条件下:cut -f 1,2,3,4,5,6,7 merge2.count |sed '1s/.*/Symbol\tA\tA\tA\tB\tB\tB/' >CH1_GB.count Rscript edgeR_rep3.R CH1_GB.count CH1_GB.count.DE python de_up_down.py CH1_GB.count CH1_GB.count.DE 2 0.01 gene_anno.txt >CH1_GB.count.DE.fillter ################### cut -f 1,2,3,4,8,9,10 merge2.count |sed '1s/.*/Symbol\tA\tA\tA\tB\tB\tB/' >CH2_GB.count Rscript edgeR_rep3.R CH2_GB.count CH2_GB.count.DE python de_up_down.py CH2_GB.count CH2_GB.count.DE 2 0.01 gene_anno.txt >CH2_GB.count.DE.fillter ################### cut -f 1,2,3,4,11,12,13 merge2.count |sed '1s/.*/Symbol\tA\tA\tA\tB\tB\tB/' >CH3_GB.count Rscript edgeR_rep3.R CH3_GB.count CH3_GB.count.DE python de_up_down.py CH3_GB.count CH3_GB.count.DE 2 0.01 gene_anno.txt >CH3_GB.count.DE.fillter ;在改变我所给的代码的结构不变的条件下,回答上一个问题:cut -f 1,2,3,4,5,6,7 merge2.count |sed '1s/.*/Symbol\tA\tA\tA\tB\tB\tB/' >CH1_GB.count Rscript edgeR_rep3.R CH1_GB.count CH1_GB.count.DE python de_up_down.py CH1_GB.count CH1_GB.count.DE 2 0.01 gene_anno.txt >CH1_GB.count.DE.fillter ################### cut -f 1,2,3,4,8,9,10 merge2.count |sed '1s/.*/Symbol\tA\tA\tA\tB\tB\tB/' >CH2_GB.count Rscript edgeR_rep3.R CH2_GB.count CH2_GB.count.DE python de_up_down.py CH2_GB.count CH2_GB.count.DE 2 0.01 gene_anno.txt >CH2_GB.count.DE.fillter ################### cut -f 1,2,3,4,11,12,13 merge2.count |sed '1s/.*/Symbol\tA\tA\tA\tB\tB\tB/' >CH3_GB.count Rscript edgeR_rep3.R CH3_GB.count CH3_GB.count.DE python de_up_down.py CH3_GB.count CH3_GB.count.DE 2 0.01 gene_anno.txt >CH3_GB.count.DE.fillter ;回答问题:比较merge1:gene SX1-1 SX1-2 SX1-3 SX2-1 SX2-2 SX2-3 SX3-1 SX3-2 SX3-3 BX1-1 BX1-2 BX1-3 BX2-1 BX2-2 BX2-3 BX3-1 BX3-2 BX3-3 SC1-1 SC1-2 SC1-3 SC2-1 SC2-2 SC2-3 SC3-1 SC3-2 SC3-3 XH1-1 XH1-2 XH1-3 XH2-1 XH2-2 XH2-3 XH3-1 XH3-2 XH3-3;比较merge2:sx1 vs sx2, sx1 vs sx3,sx2 vs sx3,bx1 vs bx2,bx1 vs bx 3, bx2 vs bx3,sc1 vs sc2,sc1 vs sc3,sc2 vs sc3,xh1 vs xh2,xh1 vs xh 3,xh2 vs xh3;sx1 vs bx1,sx1 vs sc1,sx1 vs xh1,以此类推;
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06-05
<think>我们正在处理一个关于比较两个数据文件(merge1和merge2)并理解如何对多组数据进行差异分析的问题。根据用户提供的引用,我们注意到前缀和数组的定义,但在当前问题中,用户关注的是两组数据的差异分析,特别是sx1vssx2、sx1vsbx1等多组比较。首先,我们需要理解用户提供的代码片段和数据结构。但用户并没有提供具体的代码片段,因此我们将根据问题描述进行一般性解答。通常,差异分析可以通过以下步骤进行:1.数据读取:读取merge1和merge2两个文件,了解它们的数据结构。2.数据合并:如果两个文件包含相同的样本(但有不同分组),我们需要将数据合并以便比较。3.分组设置:用户提到了sx1,sx2,bx1等组,我们需要确定这些组在数据中的表示。4.差异计算:根据具体的分析目标(如基因表达差异、数值差异等)使用适当的统计方法(例如t检验、方差分析等)进行组间比较。然而,由于缺少具体代码和数据结构的细节,我们只能提供一般性的指导。假设merge1和merge2是两个包含不同实验条件或不同批次的基因表达数据(或类似数据),并且我们关注的是特定组之间的差异表达基因(DEGs)分析。步骤1:数据读取通常,我们使用R或Python读取数据文件。例如,使用R的`read.table`或`read.csv`函数。步骤2:数据结构检查检查两个数据文件是否具有相同的结构(相同的行/列)。例如,行可能是基因,列可能是样本。我们需要确保两个文件中的基因(行)是相同的,并且样本信息对应到具体的组(如sx1,sx2,bx1等)。步骤3:数据合并如果两个文件包含不同的样本,我们需要将两个数据集按行(基因)合并。确保基因顺序一致,然后按列合并样本。步骤4:分组信息根据用户需求,我们定义比较组。例如:-sx1vssx2:比较sx1组和sx2组的差异-sx1vsbx1:比较sx1组和bx1组的差异我们需要创建一个分组向量,例如:groups<-c(rep("sx1",n1),rep("sx2",n2),rep("bx1",n3),...)其中n1,n2,n3是各组的样本数。步骤5:差异分析常用的差异表达分析工具有limma(适用于微阵列或RNA-seq数据)或DESeq2(适用于RNA-seq数据)。这里以limma为例:```R#假设表达矩阵为exprSet,行为基因,列为样本#分组信息为groupslibrary(limma)design<-model.matrix(~0+groups)colnames(design)<-levels(groups)fit<-lmFit(exprSet,design)#设置对比矩阵contrast.matrix<-makeContrasts(sx1_vs_sx2=sx1-sx2,sx1_vs_bx1=sx1-bx1,levels=design)fit2<-contrasts.fit(fit,contrast.matrix)fit2<-eBayes(fit2)#提取比较结果result_sx1_vs_sx2<-topTable(fit2,coef="sx1_vs_sx2",adjust="BH",number=Inf)result_sx1_vs_bx1<-topTable(fit2,coef="sx1_vs_bx1",adjust="BH",number=Inf)```步骤6:结果输出将结果写入文件,或者进行后续分析。注意:如果用户的数据不是基因表达数据,而是其他类型的数据(如数值型),那么可以使用t检验或方差分析进行两两比较。例如,使用t检验进行两组比较(sx1和sx2):```R#假设数据框df中,行是特征(如基因),列是样本。我们只比较sx1和sx2组的样本p_values<-apply(df,1,function(x){t.test(x[groups=="sx1"],x[groups=="sx2"])$p.value})#然后对p值进行多重检验校正,如BH方法adj_p<-p.adjust(p_values,method="BH")```由于用户没有提供具体的代码片段,我们只能根据常规做法进行解释。如果用户提供了具体的代码,我们可以更具体地分析。相关问题:§§相关问题§§1.如何读取和处理merge1和merge2两个文件的数据结构?2.如果两个数据文件的基因顺序不一致,该如何处理?3.如何创建分组信息向量以进行多组比较?4.除了limma和t检验,还有哪些方法可以用于差异分析?5.差异分析的结果应该如何解释和可视化?</think> ### 理解数据结构和实现多组差异分析 根据您的需求,merge1和merge2文件的数据结构分析及多组差异分析实现步骤如下: #### 1. **数据结构比较关键点** - **维度匹配**:检查两个数据文件的行列结构是否一致 $$ \text{dim}(merge1) \overset{?}{=} \text{dim}(merge2) $$ - **键值对齐**:确保比较基于相同的主键(如基因ID、样本ID) - **前缀和计算**:如引用[^1]所述,可使用前缀和数组进行快速统计 $$ S_i = \sum_{k=1}^i a_k \quad (S_0 = 0) $$ #### 2. **差异分析实现流程(基于典型场景)** ```python # 步骤1:数据加载与对齐 import pandas as pd merge1 = pd.read_csv("merge1.csv", index_col="gene_id") merge2 = pd.read_csv("merge2.csv", index_col="gene_id") # 确保相同主键(使用前缀和快速验证) assert (merge1.index == merge2.index).all(), "主键不一致需对齐" # 步骤2:分组定义(示例分组) groups = { "sx1": ["sample_A", "sample_B"], "sx2": ["sample_C", "sample_D"], "bx1": ["sample_E", "sample_F"] } # 步骤3:差异计算函数(基于logFC和p-value) from scipy import stats def diff_analysis(group1, group2): """使用T检验计算组间差异""" results = [] for gene in merge1.index: vals1 = merge1.loc[gene, group1].values vals2 = merge2.loc[gene, group2].values # 计算log2折叠变化 mean1, mean2 = vals1.mean(), vals2.mean() logFC = log2((mean2 + 1e-9)/(mean1 + 1e-9)) # T检验计算显著性 _, pval = stats.ttest_ind(vals1, vals2, equal_var=False) results.append((gene, logFC, pval)) return pd.DataFrame(results, columns=["gene", "logFC", "p_value"]) # 步骤4:执行多组比较(示例组合) comparisons = [ ("sx1", "sx2"), # sx1 vs sx2 ("sx1", "bx1"), # sx1 vs bx1 # 可扩展更多组合 ] for g1, g2 in comparisons: result = diff_analysis(groups[g1], groups[g2]) result.to_csv(f"diff_{g1}_vs_{g2}.csv", index=False) ``` #### 3. **关键实现细节说明** 1. **数据对齐**:使用索引保证比较的基因/样本一致性 2. **分组定义**:通过字典管理样本组别关系 3. **统计方法**: - 对数折叠变化:$ logFC = \log_2(\frac{\text{mean}(group2)}{\text{mean}(group1)}) $ - Welch's T检验(允许方差异质性) 4. **结果输出**:每个比较组合单独输出CSV文件 #### 4. **差异分析优化建议** 1. **多重检验校正**:添加Benjamini-Hochberg校正 ```python from statsmodels.stats.multitest import fdrcorrection result["adj_pvalue"] = fdrcorrection(result["p_value"])[1] ``` 2. **批量处理优化**:使用向量化操作替代循环 3. **阈值过滤**:添加显著差异基因筛选 ```python significant = result[(abs(result["logFC"]) > 1) & (result["adj_pvalue"] < 0.05)] ``` ### 数据结构对比示意图 ```mermaid graph TD A[merge1] -->|包含| B[组sx1] A -->|包含| C[组sx2] D[merge2] -->|包含| E[组bx1] B --差异分析--> C B --差异分析--> E classDef group fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px; class B,C,E group; ```
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