pytorch nan 替换 / 张生荣

pytorch 梯度NAN异常值的解决方案

pytorch 梯度NAN异常值 gradient 为nan可能原因: 1.梯度爆炸 2.学习率太大 3.数据本身有问题 4.backward时,某些方法造成0在分母上, 如:使用方法sqrt() 定 ...

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回 ...

在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格.这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法not ...

pandas读取Excel import pandas as pd # 参数1:文件路径,参数2:sheet名 pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1' ...

基础知识: (1)np.nan表示该值不是一个数,比如数据中收入.年龄的缺失值:np.inf表示无穷大 (2)np.nan == np.nan 的结果为False (3)nan与任何数的操作结果均为n ...

如下所示: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = ...

尽管我们可以将所有的NaN替换成0,但是由于并不知道这些值的意义,所以这样做是个下策.如果它们是开氏温度,那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了. 下面我们用平均值来代替缺失值,平均值根据那些非NaN ...

将dataframe中的NaN替换成希望的值 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', ...

原始数据为Excel文件,由传感器获得,通过Pyhton xlrd模块读入,读入后为数组形式,由于其存在部分异常值和缺失值,所以便利用Numpy对其中的异常值进行替换或条件替换. 1. 将'nan'替 ...

目录一.NAN和INF值处理二.NAN一些特点三.两种处理方式:删除缺失值,用其他值进行填充 3.1删除缺失值 3.2用其他值进行填充总结一.NAN和INF值处理首先我们要知道这两个英文单 ...

目录一.缺失数据剔除 1. python 方式 2. DataFrame 方式二.缺失值补全三.重复值剔除(按照行和列) 四.数值转换 1. replace 2. apply 3.applyma ...

语法:replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', ...

一.功能介绍本文主要介绍利用网页端微信获取数据,实现个人微信好友数据的获取,并进行一些简单的数据分析,功能包括: 1.爬取好友列表,显示好友昵称.性别和地域和签名, 文件保存为 xlsx 格式 2. ...

前言运用pandas 库对所得到的数据进行数据清洗,复习一下相关的知识. 1 数据清洗 1.1 处理缺失数据对于数值型数据,分为缺失值(NAN)和非缺失值,对于缺失值的检测,可以通过Python中 ...

为什么选择Python进行数据分析? Python是一门动态的.面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言.Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读 ...

目录 1.算术运算和数据对齐 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.使用填充值的算术方法 2.1 Series 2.2 DataFrame 3.DataFrame和Series混合运算 ...

目录 np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的区别原理速度区别 numpy中nan和常用方法 np.nanmax和np.array([1,2,3,np.n ...

目录 1. pandas.replace()介绍 2. 单值替换 2.1 全局替换 2.2 选定条件替换 3. 多值替换 3.1 多个值替换同一个值 3.2 多个值替换不同值 4. 模糊查询替换 5. ...

在Numpy中NaN值一般出现在数据清洗前,出现这个值说明这个数据是缺失的在有些时候我们会选择直接删除这些数据,但有些时候这些数据是不能删除的,这个时候我们就需要使用一些方法将np.nan值替换为指 ...

目录前言一.数据处理二.删除某行方法的使用总结前言拿到一堆数据,首先我们是要对其进行数据的预处理,其中数据存在一些值为空或者是我们不想要的数据,对其进行删除或者是修改数据值.下面是对于该例 ...