nan

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トレーニング/検証の喪失時に何をすべきかについて、ここでいくつかの記事を読んでいます。私は誰かが一見見ることができて同意しないかと思っていますが、私の問題は十分に崩壊していないと思っています。私はすばらしいブログ投稿hereに従っていますが、テンソルフローで実装しています。モデルを変換するのはかなり簡単ですが、運動量と学習率はやや厄介ですが、それは問題だと思います。私は損失が跳び上がるまでに多く

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私はNaNを含み、このデータフレームを持って繰り返される値

とナンを入力します。 Date 0 7.0 1 8.0 2 9.0 3 10.0 4 11.0 5 12.0 6 1.0 7 2.0 8 3.0 9 4.0 10 5.0 11 6.0 ... 90 NaN 91 NaN 日付値は、月の数であり、私は、インデックス90に、それは1であるが、私は他を埋めるためにしたいことを知っています2、3など

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上書きナンは、私は次のコード行に必要なタスクを解決しようとしたパンダ

に.LOCと値： df['Age'][np.isnan(df["Age"])] = rand1 しかし、これは「SettingWithCopyWarning」を提起し、私は見つけると思います.loc機能を使用してデータフレームのNan値（列 'Age'）を設定する方が良い方法です。私はすでにdocumentationを見ましたが、この問題をどのように修正できるかはまだ分かりません。 .locで解

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パイソン - パンダ - GROUPBYおよび「AGG」 - NaNに設定集約グループがNaN

が含まれている場合、私は、次の例を持っている：私はその列「B」を持ちたい index_ = pd.date_range('2001-01-01', '2010-12-31', freq = 'MS') df_ = pd.DataFrame(np.random.randn(len(index_), 4), columns=list('ABCD'), index = index_) df_.loc

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マスクまたは欠落したデータを削除するか、または削除

は、 [[180], [180], [179], [179], [179], [178], [178], [177], [177], [176], [176], [175], [175], [174], [174], [173], [172], [172], [171], [171], [], [], [], [], [], [], [], [

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バブルソートをC言語でNAN、無限大と-INFINITY

私はバブルソートコードを実験していますが、最近私がCコードを知り始めました。しかし、それをビルドして実行するときにNANをコードに入力することができません。 INFINITY AND -INFINITYと同じ問題を抱えています。しかし、このコードは、コードを実行してNAN、INFINITY、および-INFINITYを整数の1つとして入力すると機能します。助けていただければ幸いです。 /* Bubb

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私のプログラムに何が問題なのですか？ショートプログラム

コードの説明：Carオブジェクトはマウスの位置に基づいてその位置と向きを定期的に更新します。私は、フレームのよりスムーズなレンダリングのためのrequestAnimationFrame関数です。問題：私が描画機能の中にいるとき、車のオブジェクトのx座標とy座標はNANです。車はキャンバスに表示されません。コード： <!DOCTYPE html> <html> <head> <styl

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Javascript配列が予期せずNaNで埋められる

現在、私は小さなスクロールキャンバスゲームを作っています。私はモンスターを実装しようとしています。モンスターのための2つの配列、1つはx位置、もう1つはy位置です。予期せぬ理由により、両方の配列が1152要素まで塗りつぶされ、そのうち2つはあらかじめ定義されており、その他はすべて「NaN」です。あなたのcodepenでJSから次のループは、要素のためmonsterx配列を更新している http:/

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NaNを返す代わりに例外を発生させる方法

私のコードでNaNが生成されている場所を見つけようとしています。その目的のために、一般的なNaNが生成されない場合に例外を発生させるRubyの動作。たとえば、NaNを返す代わりに0.0/0.0を試行すると例外が発生します。これは可能ではないようですが、おそらく誰かがそれを行う方法を知っています。編集：私はそれを取り戻す、以下の解決策の猿は動作するようです。

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加算グループ化されたパンダのデータフレーム内の行と戻りのNaN

例 import pandas as pd import numpy as np d = {'l': ['left', 'right', 'left', 'right', 'left', 'right'], 'r': ['right', 'left', 'right', 'left', 'right', 'left'], 'v': [-1, 1, -1, 1, -1, np