偏移量参数包含NaN值
偏移量参数是指在数据处理或计算中，用于指定起始位置或偏移量的参数。它通常用于访问数据结构（如数组、列表、字符串等）中的特定元素或执行特定操作。
NaN（Not a Number）是一种特殊的数值，表示不是一个有效的数字。当偏移量参数包含NaN值时，意味着无法确定起始位置或偏移量，因为NaN不是一个有效的数值。
在处理偏移量参数时，通常需要先进行有效性检查，以确保参数值是有效的数字。如果偏移量参数包含NaN值，可以采取以下措施之一：
- 错误处理：根据具体情况，可以选择抛出异常、返回错误代码或给出警告信息，以提示用户偏移量参数无效。
- 默认值：如果偏移量参数为NaN，可以设置一个默认值作为替代。这个默认值可以是0或其他合适的数值，以确保程序继续执行。
- 数据修正：在某些情况下，可以尝试修正偏移量参数，使其成为一个有效的数值。这可能涉及到数据清洗、数据转换或其他处理方法，以确保偏移量参数的有效性。
需要注意的是，处理偏移量参数包含NaN值时，应该遵循数据处理的最佳实践和安全性原则，以防止潜在的错误或安全漏洞。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以帮助开发者进行数据处理和计算。以下是一些推荐的腾讯云产品：
- 云服务器（CVM）：提供可扩展的计算能力，用于部署和运行应用程序。了解更多：云服务器产品介绍
- 云数据库MySQL版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，用于存储和管理数据。了解更多：云数据库MySQL版产品介绍
- 云函数（SCF）：无服务器计算服务，用于按需运行代码片段，实现事件驱动的计算。了解更多：云函数产品介绍
- 人工智能平台（AI）：提供各种人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。了解更多：人工智能平台产品介绍
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
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1回答
我有以下的熊猫数据，其中包含大约5分钟的日内数据。DeltaBetweenClose是美国东部时间9:30开市当天第一个交易酒吧的NaN。
time Date symbol DeltaBetweenClose
9:35 2017-07-17 spy NaN
9:40 2017-07-17 spy -1.2
..........................................
..........................
浏览 0提问于2018-09-14得票数 2
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1回答
我在Python3.7.1中使用Pandas0.23.4。
我一直在收集ICMP的回复，想用熊猫来分析它们。
输入文件包含的数据如下：
13:27:19.651425 64 bytes from 1.1.1.1: icmp_seq=26 ttl=57 time=15.643 ms
13:27:20.652464 64 bytes from 1.1.1.1: icmp_seq=27 ttl=57 time=11.957 ms
13:27:21.653371 64 bytes from 1.1.1.1: icmp_seq=28 ttl=57 time=12.201 ms
提取数据：sequence
浏览 0提问于2018-12-11得票数 1
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2回答
我正在用python编写一个小应用程序的代码，我意识到当文件(txt，dat，csv ...)在某些数据中包含像NaN或" NAN“这样的缺失值，而如果将这些值写入nan或NaN，则通过导入数据不会有问题。
例如
06.02.2011 00:10:00 NAN 43 30 2 37 42 30 2 34 41 19 4 302 5 306 8 69 2810 2811 2810 974 46 130
06.02.2011 00:20:00 36 41 28 2 36 42 27 2 35 42 26 3 295 8 298 8 69 2811 2811 2811 974 46 130
浏览 0提问于2016-02-19得票数 2
2回答
我有一个包含7100行的3列数据集。
data.isna().sum()显示，其中一列包含117个NaN vlaue，另一个列为0。data.isnull().sum()还显示了一个列的117和其他列的0。
data.dropna(inplace=True)下降351行。有人能给我解释一下吗？我做错什么了吗？
编辑：
我现在检查已删除的行。删除了351行，其中dropped.isna().sum().sum()总共显示了117个NaN值。
dropped[~dropped['description'].isna()]显示一个空表。据我所知，结果似乎是正确的。
现在我只是好奇计数
浏览 5提问于2022-03-04得票数 0
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我正在设法将一个大型(>10 gb)文件加载到一个熊猫数据文件中。这需要几分钟的时间，大概是由于熊猫的dtype检测。为了加快速度，并在理想情况下减少内存占用，我想预先指定文件中每一列的数据类型。我试图通过加载文件和记录熊猫分配的dtype来实现这一点，但是该文件包含一些需要替换的DIV0值：
df = pd.read_csv(data_path + data_file_name, index_col = None)
dtype_df = pd.DataFrame(df.dtypes)
dtype_dict = dtype_df.to_dict()[0]
dtype_dict
&g
浏览 5提问于2017-06-23得票数 0
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2回答
泊松模型中包含偏移量双倍候选模型
、、、、
修订的问题和代码(2020-07-10)
随着分析的进展，这个问题进行了几次编辑。我已经在上面列出了最新的信息，但是对于那些被困在其他步骤中的人，请看下面的信息。
回顾:我正在模拟几个连续变量(A，B& C)，一个范畴变量(YN)和一个随机截距(ID)之间的关系。我包含了一个偏移量(T)，因为计数数据是在不同时间的行为观察期间收集的。还有一个基于随机截距的零通货膨胀的术语。我正在比较这个模型的所有子集，以确定最适合的模型。
目前，当我试图比较所有子集时，疏浚函数正在抛出一个错误。
#simulated data
df <- data.frame(
count = sample
浏览 2提问于2020-06-12得票数 1
我有一个包含列ClientAccount的数据帧，其中包含许多我想要过滤掉的测试数据数据。
为了找出包含测试客户端的行数，我执行以下操作：
test_users = order_data[order_data['ClientAccount'].str.contains("DEMO|test")==True]
它返回Name: ClientAccount, Length: 2493
酷，所以71.458个原始行中有2.493行。
然后，要获取这2.493行以外的所有内容，难道我不应该做相反的事情吗？
order_data = order_data[order_da
浏览 0提问于2017-08-28得票数 1
3回答
我正在使用Auto MPG数据集，它以?字符的形式在column/attribute horsepower中包含缺少的值。 所以当我使用代码的时候- data.isnull.values.any() 或 data["horsepower"].isnull.values.any() 这两个代码都返回False，因为这些代码适用于NaN值或空值。 如何找到包含特殊字符的缺失值，在我的例子中，这些字符恰好是?而不是传统的NaN值。 谢谢!
浏览 40提问于2019-01-02得票数 2
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我将一个相对较大的csv (约200MB)数据集导入到pandas中，其中一些列包含一个奇怪的“。字符串(实际上是一个空单元格)或NaN。其他列包含NaN或空字符串。在第一种情况下，我想将奇怪的字符串转换为NaN。在第二种情况下，我希望将NaNs转换为空字符串。我已经尝试了一些方法，但它们都没有达到我想要的效果。注意，我不想使用dropna或任何影响其他行的东西。
例如
df['Col1'].replace(np.nan, '', regex=True)
在列的某些行中包含0。
作为示例，我想转换为：
Col1 Col2 Col
' .'
浏览 1提问于2018-01-19得票数 2
我有一个csv文件，其中包含许多x和y列，我想在一个图中绘制这些列。然而，数据点的数量在不同的列中是不同的，这些空白值是用CSV文件中的逗号表示的，Octave将它们取为(0，0)。
如何忽略空白？
这就是这样一个CSV文件(列表示x1、y1、x2、y2)
0.59,0.09,1.12,0.106
0.23,0.09,0.88,0.104
,,0.02,0.105
这是八度码
function getdata()
M = csvread("filename.csv");
x1 = M(:,1);
y1 = M(:,2);
x2 = M(:,3);
y2 = M(:,4);
fi
浏览 0提问于2019-10-13得票数 1
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2回答
试图替换我的数据框架中列为'nan‘的值(注意，不是'NaN')
我在excel文件中读过，然后尝试替换nan值，如下所示：
All_items_df = ALL_df[df_items].fillna(' ')
最后，我得到了一个仍然包含'nan‘的输出
All_items_df ['Colour'].head(10)
Out[]:
7 nan
8 nan
9 nan
10 nan
13 nan
14 nan
15 nan
16 nan
18 nan
19 na
浏览 0提问于2018-06-04得票数 2
我正在处理一个在某些列中包含缺失值的数据集。我正在尝试使用XGBoost的Scikit-Learn包装器接口的XGBRegressor。在那里，它提供了一个名为'missing‘的参数，你可以在其中输入浮点值，否则它会将python的NaN作为默认值。因此，我需要一些帮助，比如如何使用此参数来填充数据集中列的缺失值。如果能给我提供一个简单的例子，那将是很有帮助的。
浏览 23提问于2017-02-09得票数 0
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1回答
将groupby移位未知行数
、、、、
我有一个来自数据帧的数据透视表，结构如下： raw = pd.DataFrame([[123456,datetime(2020,7,1), "XXX",'A',1 ],
[123456,datetime(2020,7,1), "XXX",'B',2 ],
[123456,datetime(2020,7,1), "XXX",'C',3 ],
[123456,datetime(2020,7
浏览 11提问于2020-08-26得票数 0
回答已采纳
鉴于以下数据：
CREATE TABLE tbl (
x timestamp,
y timestamptz
)
INSERT INTO tbl(x, y)
VALUES
('2021-01-01'::timestamp, '2021-01-01'::timestamptz)
;
在我看来，这个查询并不明显：
SELECT * FROM tbl WHERE x <> y;
将返回给定值的y包含时区信息，而x不返回。
我不确定这是一个一般的postgres比较问题，还是仅仅是关于时区的问题。
我认为timestamptz包含更多信
浏览 0提问于2023-01-05得票数 2
2回答
我有许多时间序列，每个时间序列都包含一年中几个星期的测量值，但并不是所有的时间序列都是在同一周开始和结束的。我知道补偿，也就是我知道每一个星期的开始和结束。现在，我想将它们合并成一个矩阵，以尊重固有的偏移量，这样所有的值都将与正确的周数一致。
如果水平方向包含该序列，而垂直方向表示周，则给定两个序列a和b，其中值对应于周数：
a = np.array([[1,2,3,4,5,6]])
b = np.array([[0,1,2,3,4,5]])
我想知道是否有可能将它们组合在一起，例如使用某种方法，以像combine((a, b), axis=0, offset=-1)这样的方式使用偏移参数，这
浏览 2提问于2016-03-22得票数 2
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1回答
我使用Redis作为Resque的后端已经有一段时间了，现在我正在寻找一种快速的方法来对大型数据集执行相交操作，所以我决定尝试一下Redis。
我一直在进行以下测试：
- x、y和z都是Redis集，它们都包含大约。100万个成员(从包含3M+成员的种子数组中获取的随机整数)。
-我想交叉x y和z，所以我使用了烧结存储(以避免从服务器到客户端的数据检索导致的过热)。
sinterstore r x y z
-结果集(r)包含大约50万个成员，Redis在大约半秒钟内计算这个集合。
半秒钟还不错，但我需要对可能包含10亿多个成员的集合执行这样的计算。
我还没有测试Redis将如何对如此庞大的集
浏览 3提问于2012-02-27得票数 4
2回答
我有一个float64 numpy数组，它包含值和NaN的值：
[[ 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan 6. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan 7. 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan 7. nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan 4. nan nan nan nan nan nan na
浏览 2提问于2018-12-10得票数 1
我正在使用Python pandas to read_excel。这就是我正在阅读的专栏。
我的问题是read_excel没有将空单元格计算为单元格。当我使用df2=df1.iloc[0:30]时，我希望它包含那些空单元格，这样最后两个数据项就不会包含在我的数据框中(这是因为这些单元格在整个月中每天都被填充，所以这些空单元格将一直存在到这个月的最后一天)。如何确保pandas read_excel在其数据帧中包含这些空单元格？
浏览 1提问于2017-11-30得票数 1
1回答
我仍在尝试删除(删除)包含缺失值的每一列，但输出结果仅为出现的索引列
import pandas as pd
df = pd.util.testing.makeMissingDataframe().reset_index()
df.head()
df = df.dropna(axis='columns',how='all')
df.head()
浏览 0提问于2021-09-06得票数 0
我有一个CSV文件，其中包含一个包含国家代码的Country列。在这里，"NA“指的是北美。我需要将其转换为UTF-8格式。当使用下面的代码时，带有"NA“的行在导出的文件中显示为空白：
df = pd.read_csv(filepath, encoding='UTF-8')
df.to_csv(r'path+filename',header=None ,encoding = 'UTF-8', index = False)
例如,
输入文件：
Week Country PL Sales$
W01 AE 0I 250
浏览 6提问于2021-02-08得票数 1
1回答
我用下面的代码添加了一个包含transform的列： df['new_date'] = df.groupby('account')['date'].transform('last') 这工作得很好，但是默认情况下它会丢弃NaNs (正如现有的bug here、here和here中所记录的那样)，我想要保留它。开发人员建议改用nth(-1)。没问题! 但是，我不知道如何在transform中使用它。的错误消息 `df.groupby('a')['b'].transform('nth'
浏览 4提问于2019-04-28得票数 3
回答已采纳
我正在读取一个csv文件，并在其中创建一个。它有许多不同数据类型的列。
假设列"localHour“仅包含数值，但不幸的是它包含"null”值，因为它可以在Microsoft / Office应用程序中看到，甚至Pandas中的唯一()方法也显示它包含“空”值。
df1['localHour'].unique()
Out[78]:
array(['9', '12', '17', '16', '22', '19', '11', '15'
浏览 5提问于2017-12-13得票数 3
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1回答
假设我使用2D/3D numpy数组来模拟由单元格组成的框。通过从0开始递增数字来标记单元格。在此之前，这可以通过以下方式完成
box = np.arange(np.prod(n_cells))
box = box.reshape(n_cells)
其中n_cells是一个np.array，它存储框在每个维度中应该具有的单元格数量，基本上是以单元为单位的框的尺寸。
现在，对我来说最困难的部分是找到一种智能的方法来找到每个单元的邻居。我的目标是设置一个包含每个单元的邻居的数组或列表-理想情况下，让我们来看一个小的2D示例。
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9
浏览 10提问于2017-12-30得票数 1
回答已采纳
我正在尝试比较两个数组。只是碰巧数组的数据包含NaN值，当您比较数组和NaN值时，结果与我所期望的不一样。
julia> a = [1,2, NaN]
3-element Array{Float64,1}:
1.0
2.0
NaN
julia> b = [1,2, NaN]
3-element Array{Float64,1}:
1.0
2.0
NaN
julia> a == b
false
在比较过程中，是否有一种优雅的方法来忽略这些Nan或有效地替换它们呢？
浏览 9提问于2020-02-01得票数 13
回答已采纳
我有一个数据集d，它包含不同形式的缺失值：
d = {'col1': [1, 2, '', 'N/A', 'unknown', None],
'col2': [3, 4, 'N/A', None, 'N/A_N/A', '']}
d = pd.DataFrame(data=d)
col1 col2
0 1 3
1 2 4
2 N/A
3
浏览 0提问于2019-02-22得票数 4
回答已采纳
包含加载到pandas dataframe df2中的人员属性的列表。为了进行清理，我希望将值为零(0或'0')替换为np.nan。 df2.dtypes
ID object
Name object
Weight float64
Height float64
BootSize object
SuitSize object
Type object
dtype: object 将零
浏览 90提问于2017-07-31得票数 48
回答已采纳
我正在尝试修改一些代码，这些代码包含一个带有Pandas DataFrame容器的类，用于它的数据。我用大量的列实现了这个类，这些列包含了所有可能的数据，但通常不是全部都是满的，比如:一些列都是空值的。我想引入一种机制，将访问器my_class_instance.data的输出限制为只包含数据的列。我尝试了以下方法，但是test.data‘’key‘= value行对它没有影响，因为它调用了getter属性，该属性由于实现而不返回任何内容。 import pandas as pd
class MyData:
def __init__(self):
self._da
浏览 18提问于2020-06-10得票数 1
我有一个dataframe，其中列包含混合类型元素，我需要在其中进行一些计算。假设这个数据文件：
A=[20, np.nan, 10, 'give', np.nan, np.nan]
B=[10, np.nan, np.nan, np.nan, 10, 'given']
frame=pd.DataFrame(zip(A,B))
frame.columns=['A', 'B']
我想填充B和A的差，如果我做了frame['diff']=frame['A']-frame['B']，它不
浏览 4提问于2020-02-20得票数 0
回答已采纳
我已经定义了一个，它包含一个列名为'emp_title‘。我希望看到该特定列中唯一条目的总数。
我用：
len(df['emp_title'].unique())
它给了我173106的价值
而当我使用：
df['emp_title'].nunique()
它给我的数值是173105，应该是实际的尺寸。
有谁能解释一下为什么我不应该使用带有len()函数的代码。还是这里的数据集可能有问题？
浏览 2提问于2021-01-21得票数 3
回答已采纳
2回答
嗨，我是熊猫的新手，正在为操纵而苦苦挣扎。我有一个包含大量列的dataframe df，并且我只想保留计数超过5000个值的列数。 我尝试了下面的循环，但它不起作用。有什么简单的方法可以做到这一点吗？另外，我是否可以创建一个函数来将其应用于任何我想保留只有n个或更多值的列的dataframe？ for column in df.columns:
if df[column].count() > 5000:
column = column
else:
df[column].drop() 谢谢
浏览 8提问于2020-11-01得票数 3
回答已采纳
1回答
我将在matlab中读取一个很大的csv文件，其中包含如下所示的行：
1, 0, 1, 0, 1
1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1
1, 0, 1
1, 0, 1
1, 0, 1, 0, 1
0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0
但是，对于读取大文件，我使用的是textscan，但是，我应该在每一行文本文件中定义预期参数的数量。
使用csvread是有帮助的，但是它太慢了，而且似乎没有效率。是否有任何方法可以在每一行中使用输入数量已知的textscan？或者你对这种情况还有什么其他建议吗？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
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2回答
问:不知道为什么？
、、、、
非常感谢在这个问题上的帮助。看起来应该直截了当。
我在熊猫的数据栏中有两栏，叫做“总计”：“连接”和“总计”。总计‘’Connections‘包含我的相关变量的观察到的事件数；总计’Exp外接‘包含预期的观察数。我想用chisquare函数来比较两者。我这样做的方式如下：
sp.stats.chisquare([Totals.Connections], f_exp=[Totals.Expected])
然而，当我这样做的时候，我得到了一个有效的测试统计数据，但是我的p值得到了一个'nan‘，如下所示(见下文)。此外，结果开头的“Power_divergence”文本意味着什么？有人能
浏览 3提问于2016-11-02得票数 1
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我有一个熊猫的数据与一个明确的系列，有遗漏的类别。
在下面所示的示例中，group有"a"、"b"和"c"类别，但是在dataframe中没有"c"的情况。
import pandas as pd
dfr = pd.DataFrame({
"id": ["111", "222", "111", "333"],
"group": ["a", "a", "b", "b
浏览 3提问于2021-12-01得票数 5
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2回答
我在Python中有以下数据集：
Fac y
Date
2017-06-19 A 0.350
2017-06-20 A 1.220
2017-06-21 A 8.730
2017-06-22 A 9.340
2017-06-23 A 4.300
... ... ...
2022-01-25 Z 3.144
2022-01-26 Z 2.278
2022-01-27 Z 1.352
2022-01-28 Z 0.312
2022-01-31 Z 0.312
我想让它们从长到宽，它的列有它的Fac
浏览 5提问于2022-03-05得票数 0
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2回答
我有一个包含国家和国家代码的xls文件。我使用下面的代码将其作为数据挖掘工具：
dfCC = pd.read_excel('country_codes.xls')
这对除纳米比亚以外的所有国家都很有效。我为纳米比亚使用的国家代码是NA，但是当我把它拉到我的dataframe中时，纳米比亚的代码将被更改为NaN。
我需要这样做，就像我在这个dataframe上做一个df合并一样，以及基于国家代码列的另一个数据合并。
有人能给我建议吗？
浏览 0提问于2019-09-05得票数 2
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编辑:简化为更简单的情况
In [1]: np.argmin(pd.Series([-6.0, 7.0, np.NaN]))
Out[2]: 0
In [2]: pd.Series([-6.0, 7.0, np.NaN]).rolling(3).apply(np.argmin)
浏览 2提问于2021-01-02得票数 0
我正在尝试读取一个csv文件，该文件在某些列中包含字符串'na‘，我希望将其读取为'NaN’。出于这个原因，我使用参数na_values： data=pd.read_csv('myFile.csv', header=1, skipfooter=1, na_values=['na']) 但是在dataframe中，'na‘字符串保留在我的列中 Pandas版本0.23.4 一些样本数据 field year value_n
A 2001 58.665047
T 2002 57.199509
E 2018
浏览 14提问于2019-09-18得票数 0
作为一名有抱负的数据科学家，我目前正在学习处理时间序列，刚刚学习完窗口函数。我很清楚，滚动窗口函数有助于计算时间序列数据的移动度量，例如平均值或总和。然而，我正在努力理解滚动窗口函数背后的计算逻辑，这些函数使用'D‘作为输入的一部分。下面是示例： 我有以下数据集： import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Arsik36/StO/master/yahoo.csv',
parse_dates = ['date'], i
浏览 13提问于2020-08-23得票数 0
2回答
我有包含NAN值的数据集。我试着把它放下，但它仍然在显示
df['string_tweet'].dropna(inplace=True)
df['string_tweet']
这是输出
113 apc started let ’ finish started
235 upon vote katsina , apc government left state ...
1796 two people contesting office , one person win ...
1798 d
浏览 5提问于2022-08-02得票数 0
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2回答
我得到了一个包含300行的简单表，在对它们进行排序后，我希望选择第11-50行。我是否限制为50行，并以某种方式删除前10行？
浏览 1提问于2010-07-22得票数 6
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2回答
我有一只熊猫的数据表，它在第一次观察的时候就有字符串观察的窗口/链索引。这个窗口的大小是可变的。在这个例子中，我们可以说它们是4条观测的链。我想知道如何最有效地消除某些值，如果它们在窗口中的任何地方都有特定的观察，我知道如果第n个窗口以我正在寻找的值开始，我知道我可以去掉它，以及前面的三个窗口，因为它们稍后也会在窗口中包含相同的值。窗口可能包含要筛选的值的多个实例。这是一些样本数据。从一系列简单的事件开始，ser：
import pandas as pd
ser = pd.Series(['a','b','c','d','
浏览 4提问于2015-12-14得票数 0
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我知道可以用periods参数来抵消，但是如何返回分布在一个月(例如交易日)的每日价格数据呢？
示例数据如下：
In [1]: df.AAPL
2009-01-02 16:00:00 90.36
2009-01-05 16:00:00 94.18
2009-01-06 16:00:00 92.62
2009-01-07 16:00:00 90.62
2009-01-08 16:00:00 92.30
2009-01-09 16:00:00 90.19
2009-01-12 16:00:00 88.28
2009-01-13 16:00:00 87
浏览 1提问于2012-12-26得票数 11
回答已采纳
我有一个数据框，其中有4列。现在，存储在这些列下的值都是字符串。我想把它们都转换成浮点数。偶尔，我可能会遇到一个单元格，其中某一列下有一个字符串，在这种情况下，我只想删除整行。例如，考虑以下数据帧： A. B. C. D
1. 1. 3. 7
1. 1. 3s 7
1. 1. 3. 7
1. 4s 3. 7
1. 1. 3. 7
1. 1. 3. 7 如您所见，colC下的第2行包含一个不能转换为浮点数的值，在这种情况下，我
浏览 31提问于2020-07-16得票数 2
回答已采纳
3回答
该模式来自长度为14的变量，该字符串是grep的模式。现在，文本文件有一行，每个行包含13个字符。
例如，14长度的模式是
pattern = 58244804671021
而文本文件包含
3823480467102
4724470467102
如何使grep忽略模式中的最后一个字符？
浏览 4提问于2015-05-14得票数 1
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我正在使用此表单的多值pivot_table：
pivot = df.pivot_table(index=[indices], columns=['column'], values=['start_value','end_value','delta','name','unit'], aggfunc='sum')
dataframe包含列'start_value‘、'end_value’、'delta‘、'name’、'unit‘所有的dtype
浏览 0提问于2018-11-04得票数 3
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我不得不将一些代码(处理为2D形状的轮廓构建数据的VBO，即它们不仅仅是三角形网格，它们可以是任意长度的多边形轮廓)从使用原语重新启动转换为使用glMultiDrawElements。我现在意识到glMultiDrawArrays实际上更适合我的应用程序，但这与问题无关(实际上，如果我更聪明并将其移植到使用glMultiDrawArrays，我就不会遇到这个奇怪的问题)。
我组装了两个向量来存储用于存储必需值的数据：
struct E_MDEGBuffer {
std::vector<GLvoid*> indices;
std::vector<GLsizei&
浏览 0提问于2012-07-02得票数 0
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我正在尝试检查傅里叶变换(使用)得到的std::complex数在实数部分或图像部分中是否包含NaN。
我使用的是Borland C++，所以我无法访问std::isnan。我尝试通过将其与自身进行比较来检查该数字是否为NaN：
(n.imag() != n.imag())
然而，只要我调用n.imag()或std::imag(n)，我就会得到一个“浮点无效操作”。
如果包含NaN，有没有办法验证std::complex是否良好
浏览 0提问于2012-02-21得票数 5
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我希望所有涉及一个或多个无变量的数学运算都不返回任何变量。
示例：
a = None
b = 7
a*b
我希望最后一行不返回任何内容，但它却给了我一个错误：
TypeError:不支持的操作数类型为*：'NoneType‘和'int’
我理解这个错误存在的原因以及所有这些，但是有没有办法强迫结果仅仅是一个None呢？
后台：我有几个函数来挖掘数据并返回一个名为diff的值。稍后，我将diff乘以或添加到一些事情中，以获得有意义的信息，但并不是所有的原始数据都包含有用的diff，因此在这些情况下，我将其设置为返回diff = None。我想在绘制结果时跳过这些点。当我
浏览 4提问于2016-07-25得票数 4
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从Pandas 0.18.0开始，可以通过指定时间跨度来为时间序列提供可变的滚动窗口大小。例如，dataframe dft中2秒窗口求和的代码如下所示：
dft.rolling('2s').sum()
对非datetime跨度也可以这样做吗？
例如，给定一个数据帧，如下所示：
A B
0 1 1
1 2 2
2 3 3
3 5 5
4 6 6
5 7 7
6 10 10
是否可以在列'A‘上指定窗口跨度为3，并计算列'B’的总和，使输出类似于：
A B
0 1 NaN
1 2
浏览 4提问于2017-08-26得票数 1
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