一.Set数据结构 Set是无序的不可重复的多个value的集合体,Set结构是类似于数组结构,但是Set中的值都不能重复 常用的属性和方法 size:返回set实例的成员总数 add():添加某个值,返回set本身 delete():删除某个值,返回一个布尔值,判断删除是否成功 has():返回一个布尔值,表示该值是否为set成员 clear():清除所有成员,没有返回值 keys():返回键名的遍历器 values():返回键值的遍历器 entries():返回键值对的遍历器 forEach

最近在开发跨平台的应用,在做秒杀功能时,倒计时出现了问题.默认在Chrome浏览器中运行,倒计时没出现问题.而在IE浏览器,火狐浏览器,safari浏览器上运行时,则显示NaN天NaN时NaN分(或显示天时分).上网查了好多日期转换的函数都没有解决问题.在浏览器断点调试下发现curTime,endTime,dDate的值显示为NaN.大体查了一下NaN.NaN 相关链接 http://www.w3school.com.cn/jsref/jsref_nan_number.aspNaN 属性是代表非

Terminating app due to uncaught exception 'CALayerInvalidGeometry', reason: 'CALayer position contains NaN: [14 nan]'*** First throw call stack: 这个主要在画layer的时候,计算未考虑0的情况,在除数为0的时候就会报错,去检查把,骚年~~

这篇文章并不在我的 underscore 源码解读计划中,直到 @pod4g 同学回复了我的 issue(详见 https://github.com/hanzichi/underscore-analysis/issues/2#issuecomment-227361035).其实之前也有同学提出 isNaN 有 native 的 function,正好借此文辨析下几个常见的概念.方法,她们是 NaN,Number.NaN,isNaN,Number.isNaN,以及 underscore 中的 _.

NaN:保留字(表明数据类型不是数字) undefined:对象属性或方法不存在,或声明了变量但从未赋值.即当你使用了对象未定的属性或者未定义的方法时或当你声明一个变量,但你确从未对其进行赋值,便对其进行操作(当然赋值除外),会有"undefined"提示null 值指出一个变量中没有包含有效的数据. 产生 null 的原因是:对一个变量显式地赋值为 null. 包含 null 的表达式之间的任何操作. Boolean 表达式一个值为 true 或者 false 的表达式.如果需要,非

not a number 全称, 任何数/0 js会出现NaN alert(NaN==NaN); // false isNaN(NaN); // true alert(isNaN(10)); // false alert(isNaN(''blue'')); // true

double a = 0 / 0d; if (double.IsNaN(a)){ //do } 在浮点数计算中, 0除以0将得到NaN ,正数除以0将得到PositiveInfinity ,负数除以0将得到NegativeInfinity . 浮点数运算从不引发异常. C#语言中,对于 int,long 和 decimal类型的数,任何数除以 0 所得的结果是无穷大,不在int,long 和 decimal 类型的范围之内,所以计算 6/0 之类的表达式会出错. 但是,double 和 floa

通过C++扩展Google V8 JS引擎的文章很多,Google V8 JS带的例子也容易明白.但是大部分文章都是Hello World型的,真正使用时发现处处是坑.扩展V8最经典的例子就是node了,如果要做实际项目,研究一下node本身和及其扩展模块大有裨益. 提到node的C++扩展就不得不提nan,nan是Native Abstractions for Node.js的简称,它让扩展V8变得很容易,特别是用类来扩展的时候. 类从ObjectWrap继承过来,如: class Locat

using Fasterflect; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program_NaNAndInfinity { static void Main(string[] a

简单的说,比较两个int型或long型的数据没有什么问题,可以用==来判断,但对浮点数(float与double)来说,需要对Float.NaN和0.0这个两个特殊数字作额外的处理.Float.NaN严格说来不是一个数字(它的字面意思也就是Not a Number),但是因为这个值可以被保存在一个float型的变量中(因为它常常是除0的结果),所以暂且当它是个数字吧.但它与一般的浮点数有些许不同,就是两个NaN用==比较的结果会得到false.可以用下面的代码验证: Code highlight

Terminating app due to uncaught exception 'CALayerInvalidGeometry', reason: 'CALayer position contains NaN: [80 nan]' 本来好好的突然出现了这个问题  累半天终于找到了原因   原来是做除0操作了  感谢http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=261837 另外拓展: NaN,是Not a Number的缩写. NaN 用于处理计算中出

C#中double和float类型有两个特殊值: Infinity(无穷大):5.0 / 0.0 = Infinity NaN(not a number):0.0 / 0.0 = NaN 计算表达式 0.0 / 0.0 = NaN, NaN和Infinity可以在表达式中使用: 10 + Infinity = Infinity 10 + NaN = NaN Infinity * 0 = 0 NaN * 0 = NaN

最近,处理两个矩阵的点除,得到结果后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work:查看得到的数据,发现有很多nan和inf,导致python的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母出现0的缘故.为了将结果能够被python其他函数处理,尤其numpy库,需要将nan,inf转为python所能识别的类型.这里将nan,inf替换0作为例子. 1. 代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.

创建DataFrame样例数据 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan

症状:前向计算一切正常.梯度反向传播的时候就出现异常,梯度从某一层开始出现Nan值(Nan: Not a number缩写,在numpy中,np.nan != np.nan,是唯一个不等于自身的数). フォワードの計算に異常なしでも.その模型の変量をアプデートする時に異常な数字が出る.Pythonのプログラムにあるなら.Nanというもの現れることです. 根因:原因目前遇到的分为两种,其一——你使用了power(x, a) (a < 1)这样的算子,因为power函数这样的算子,在梯度反向传播阶段

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray

>> np.nan == np.nan False >> np.nan is np.nan True >> math.nan is np.nan False >> np.isnan(math.nan) True 1. 判断 ndarray 中是否存在 nan >> c = np.array([ 1., 2., np.nan, 3., 4.]) >> np.isnan(c) array([False, False, True, Fals

1.判断undefined: ? 1 2 3 4 var tmp = undefined; if (typeof(tmp) == "undefined"){ alert("undefined"); } 说明:typeof 返回的是字符串,有六种可能:"number"."string"."boolean"."object"."function"."undefi

第一种方法: if (!Number.isNaN) { Number.isNaN = function (n) { return ( typeof n === 'number' && window.isNaN(n) ) } }; var a = 2/'foo'; var b = 'foo'; Number.isNaN(a);//true Number.isNaN(b);//false // window.isNan()缺陷:检查参数是否不是NaN,也不是数字:所有字符串都会返回true,不

上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个 pandas Series 进行向量化运算的时候,如果某个 key 索引只在其中一个 Series 里出现,计算的结果会是 NaN ,那么有什么办法能处理 NaN 呢? 1.  dropna() 方法: 此方法会把所有为 NaN 结果的值都丢弃,相当于只计算共有的 key 索引对应的值: import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', '