相关文章推荐

关于删除数据集中含有 NaN inf 等异常值,有很多种方法,在stackoverflow的 这个问题下 ,高票回答中使用的方法

df[~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)]

在某些情况下并不可行,原因在于所使用的 isin 是基于等号 == 进行判断数值是否相等的,而在Python中运行 np.nan == np.nan 时,结果为 False ,故而在有些数据集下无法删除含有 NaN 的样本(按理说应该在所有数据集下均无法删除含有 NaN 的样本才对,但是在某些数据集下又能够删除,比如上述stackoverflow帖子中的情况,目前还是没有完全弄懂)。
如果一定要用类似于上述 isin 的方式删除含有 NaN 的样本,可以自己写一个NaN类(见参考链接3最后一个回答),用 np.isnan() 来判断两个 NaN 值是否相等,因为 np.isnan(np.nan) 返回的是 True 。具体方法如下:

关于删除数据集中含有NaN、inf等异常值,有很多种方法,在stackoverflow的这个问题下,高票回答中使用的方法df[~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)]在某些情况下并不可行,原因在于所使用的isin是基于等号==进行判断数值是否相等的,而在Python中运行np.nan == np.nan时,结果为False,故而在有些数据集下无... 稀疏标记平滑正则化在半监督人身份识别中的应用,准确率比较高,有权重 Sparse Label Smoothing Regularization for semi-supervised Person Re-Identification 最近因为工作的需求,要处理两个矩阵的点除,得到结果后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work;查看得到的数据,发现有很多 nan inf ,导致 Python 的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母出现0的缘故。为了将结果能够被 python 其他函数处理,尤其numpy库,需要将 nan inf 转为 python 所能识别的类型。 这里将 nan inf 替换0作为例子。下面来看看详细的介绍: 1. 代码 import numpy as np a = np.array([[np. nan , np. nan , 1, 2], [np. inf , np. inf , 3, 4], [1, 1, 1, 1],
1、 nan inf 产生原因 搭建神经网络后产生的,在训练早期,模型参数可能不是很合适,会出现梯度消失和爆炸的情况,特别是有lstm,rnn这类网络的情况。 nan 是not a number , inf 是无穷大。比如求损失函数会用到log,如果输入接近0,那么结果就是 inf 。 2、解决 方法 2.1 学习率要设置小一些 2.2使用带上限的激活函数,如tf.nn.relu6 也就是对输出做了限制 2.2 检查输入数据中是否有 nan inf x = tf.constant([5.0, 4.8, 6
Camstyle,是一个与reid解耦的数据增广 方法 ,主要用于缓解相机偏差。其实这个代码有较为详细的过程,记下只为后面更容易上手。 https://github.com/zhunzhong07/CamStyle ubuntu16.04 cuda9.0 python 3.6 torch=1.1.0 torchvision==0.3.0 visdom Dominate 1.准备数据 将market1501数据复制到CycleGAN-for-CamStyle/datasets目录下,并改名为m
INF Inf inity,代表的是无穷大的意思,也是属于浮点类型。np. inf 表示正无穷大,-np. inf 表示负无穷大,一般在出现除数为0的时候为无穷大。比如2/0。 NAN 一些特点: NAN NAN 不 目前很多公司都在使用大体的流程如下: 1)原始的下机数据fastq文件;2)读长匹配参考基因组形成BAM文件;3)GATK和/或Samtools工具call出变异;4)Annovar工具对变异做出注释;5)变异进行过滤;6)过滤后的变异进行判读,医学解读等,最后出具报告。 这是一个行业内主要使用的流程,各个环节都容易出
可以使用pandas库中的dropna() 方法 来去掉 含有 NaN 的行。具体操作如下: 假设有一个名为df的DataFrame,其中 含有 NaN 值,可以使用以下代码去掉 含有 NaN 的行: df.dropna(inplace=True) 其中,inplace=True表示直接在原DataFrame上进行修改,如果不加该参数,则需要将结果赋值给一个新的DataFrame。 注意:该 方法 会直接删除 含有 NaN 的行,因此需要根据实际情况谨慎使用。
Unable to resolve service for type 'Microsoft.Extensions.Logging.ILogger' while attempting to activa...
 
推荐文章