nan

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    4答えて

    JSコード 'use strict'; $(document).ready(function() { }); function calculatePPI(inputWidth, inputHeight, inputDiagonal) { document.getElementById("outputPPI").innerHTML= ((Math.sqrt(Math.pow(

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    1答えて

    はsdf_pivotを使用した後、私の分析を進めるために、私は0ではNaNを交換する必要があるので、私は、NaN値の膨大な数に残っていた、私はこの使用して試してみました: data <- data %>% spark_apply(function(e) ifelse(is.nan(e),0,e)) をそして、これはgereratesエラー以下: Error in file(con,

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    2答えて

    refをpd.DataFramexxxとし、NaNをスキップして行列を埋めたいとします。 print xxx OUT >> intensity name rowtype1 rowtype2 0 100 A 1 4.0 1 200 A 2 NaN 2 300 B 3 5.0 そして私は2 rowtypeを有するref[rowtype,col] = int

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    1答えて

    私は本当に私の魂の中で燃えるJSの問題を抱えています! 私は彼の名前の間に彼の時間の賃金、次に彼が働いていた時間を尋ねるプログラムを作りたいですか? のように: あなたの名前をしてください入力します。サレー はあなたの時給を入力します。 こんにちはサレ あなたの時給は、次のとおりです:20 $私が言うメッセージを印刷するには、このプログラムを必要とする8 :20 は、労働時間を入力します。 勤務先

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    1答えて

    this questionへの回答を得た後、Matlabにデータをインポートする際に問題があることに気付きましたが、NaNとは関係なくテーブルに格納されているさまざまなデータ型を使用しています。私は measurementTable = readtable('MWE.xlsx','ReadVariableNames',false,'ReadRowNames',true); Matlabのテーブ

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    を生成しながらDplyrがNaNを生成し、次の玩具データ及び計算を検討: library(dplyr) df <- tibble(x = 1) stats::sd(df$x) dplyr::summarise(df, sd_x = sd(x)) 計算はsummariseをNaNを生成dplyr関数に含まれている第二のに対しNAにおける最初の計算結果、。私は両方の計算が同じ結果を生み

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    2答えて

    pandasデータフレームで使用するためにcsvファイルからデータをインポートしています。私のデータファイルには102行と5列があり、それらはすべてExcelで「番号」として明確にラベル付けされています。次のように私のコードは次のとおりです。 import pandas as pd data = pd.read_csv('uni.csv', header=None, names = ['Top

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    3答えて

    ペイロード付きのNaNを使用しています(つまり、仮数部に重要な情報が含まれていますが、引き続きNaNとして扱われます)。例えば、そのような値の1つは、符号ビットが1であるFFF8000055550001としてのIEEE-754-1985、NaN /無限大については7FFの指数、(ほとんどのアーキテクチャでは)静かなNaNビットセット、およびペイロードは0x55550001です。 しかし、これにはい

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    として表されるstrtof("nan(0x200000)", nullptr)のCでは、しかしWebAssembly spec interpreter testsに:WebAssembly nan(0x200000)(またはnan:0x200000)中のSO (assert_return (invoke "f32.reinterpret_i32" (i32.const 0x7fa00000)) (

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    1答えて

    2つの配列間を反復処理するために、より大きなグリッドのサブセットを選択して有限要素解析を実行しようとしています。マスクされた配列とマスクされていない配列がありますが、np.arraysを使用すると、マスクから出現するNaNの問題が発生しました。私はもともとここでマスクを使用してを避けて NaN == NaN(False)などのNaN問題を回避しましたが、マスク自体はnp.arraysと併用するとN