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Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析

今天群里边有人问到 Math.max() 方法返回 NaN 的问题,我简单举个例子,看下图: 看上去没什么问题,但为什么返回 NaN 呢?...我们先简单看一下  Math.max() 方法: Math.max() Math.max() 函数返回一组数中的最大值。...返回值: 返回给定的一组数字中的最大值。 注意:如果给定的参数中至少有一个参数无法被转换成数字,则会返回 NaN。 问题解决 仔细观察可以发现,代码中使用了 ......解构,这没问题,ES6 语法是支持这样了,会把数组解构成一组值。 但这里的问题是 array 是一个二维数组,解构完还是一个数组,而非数字,所以返回 NaN 了。...未经允许不得转载:w3h5 » Math.max()方法获取数组中的最大值返回NaN问题分析

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    Python 数据分析(PYDA)第三版(二)

    0 的数组 empty, empty_like 通过分配新内存创建新数组,但不像ones和zeros那样填充任何值 full, full_like 生成具有给定形状和数据类型的数组,所有值都设置为指定的...(而是伪随机),而是由可配置的随机数生成器生成的,该生成器确定确定性地创建哪些值。..._generator.Generator 查看 表 4.3 以获取类似 rng 这样的随机生成器对象上可用的部分方法列表。我将使用上面创建的 rng 对象在本章的其余部分生成随机数据。...(nwalks, nsteps)) 注意 请记住,这种矢量化方法需要创建一个具有nwalks * nsteps元素的数组,这可能会在大型模拟中使用大量内存。...重新索引 pandas 对象上的一个重要方法是reindex,它意味着创建一个新对象,其值重新排列以与新索引对齐。

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    再肝3天,整理了90个NumPy案例,不能不收藏!

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    NumPy 秘籍中文第二版:十一、最新最强的 NumPy

    通过使用partition()函数选择快速中位数进行部分排序 使用nanmean(),nanvar()和nanstd()函数跳过 NaN 使用full()和full_like()函数创建值初始化的数组...花式索引是不涉及整数或切片的索引,这是正常的索引。 “就地”是指将更改输入数组的数据。 at()方法的签名为ufunc.at(a, indices[, b])。 索引数组对应于要操作的元素。...我们仅必须为具有两个操作数的通用函数指定b数组。 操作步骤 以下步骤演示了at()方法的工作方式: 创建一个具有种子44的7个从-4到4的随机整数的数组。...操作步骤 让我们举例说明此解释: 创建一个具有随机数的数组以进行排序: np.random.seed(20) a = np.random.random_integers(0, 7, 9) print(a...(a), 3)) 遍历数组并通过在循环的每次迭代中将一个值设置为 NaN 来创建新的数据集。

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    Python 金融编程第二版(二)

    ② 这基于具有索引信息的DataFrame对象附加行;原始索引信息被保留。 ③ 这将不完整的数据行附加到DataFrame对象中,导致NaN值。...(忽略具有NaN值的行)。...② 对指定的两列计算标准差(忽略具有NaN值的行)。 DataFrame 类的第二步 本小节中的示例基于具有标准正态分布随机数的ndarray对象。...② 具有相同随机数的DataFrame对象。 ③ 通过head()方法获得前五行。 ④ 通过tail()方法获得最后五行。 下面的代码说明了 Python 的比较运算符和逻辑运算符在两列值上的应用。...② df2 相关的索引值。 一共有四种不同的连接方法可用,每种方法都会导致索引值和相应数据行的处理方式不同。

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    20个不常见但却非常有用的Numpy函数

    Numpy是每个数据科学家都应该掌握的Python包,它提供了许多创建和操作数字数组的方法。它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础,比如panda和Matplotlib。...full_like 和这两个完全一样,除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。...,要对数组进行重塑,因为默认情况下它们需要2D数组。...(array1 == array2) False 因为我们创建了两个随机数的数组,所以不可能每个元素都相等。...例如,argmax 查找数组中的最大值并返回其索引(分类的TOP N就可以用这种方法)。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。

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