nan

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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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spark_applyを使用してNaN値を変更するにはどうすればよいですか？

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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行列をpandas.DataFrameのデータで塗りつぶすNaN

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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JavaScriptでのNaN出力

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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不完全なMatlabテーブルの行を取得するには？

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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ベースRはNA

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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pandasデータフレームがすべてのデータをNaNとして解釈するのはなぜですか？

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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Cペイロード付きダブルリテラルNaN

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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WebAssembly：（f32.const nan：0x200000）は、0x7fa00000または0x7fe00000を意味します。

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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np.arrayを使用してNaNを生成するPythonマスクされた配列

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