Размер nan что это значит

NaN (англ. Not-a-Number ) — одно из особых состояний числа с плавающей запятой. В соответствии с IEEE 754, такое состояние задаётся через установку показателя степени в зарезервированное значение. Используется во многих математических библиотеках и математических сопроцессорах. Данное состояние может возникнуть в различных случаях, например, когда предыдущая математическая операция завершилась с неопределённым результатом, или если в ячейку памяти попало не удовлетворяющее условиям число.

К операциям, приводящим к появлению NaN в качестве ответа, относятся:

все математические операции, содержащие NaN в качестве одного из операндов;
деление ноля на ноль;
деление бесконечности на бесконечность;
умножение ноля на бесконечность;
сложение бесконечности с бесконечностью противоположного знака;
вычисление квадратного корня отрицательного числа [1] ;
логарифмирование отрицательного числа.

Содержание

Свойства

NaN не равен ни одному другому значению (даже самому себе [2] ); соответственно, самый простой метод проверки результата на NaN — это сравнение полученной величины с самой собой.
Любая нетривиальная операция, принимающая NaN как аргумент, всегда возвращает NaN вне зависимости от значения других аргументов. Единственными исключениями из этого правила являются функции max и min, которые возвращают значение «второго» аргумента (отличного от NaN).
Тривиальные операции, являющиеся тождеством, обрабатываются особо: так, например, 1 NaN равно 1.

См. также

Примечания

↑ в случае, если библиотека, выполняющая эту операцию, не поддерживает либо не настроена на использование комплексных чисел
↑ поскольку операции сравнения проходят через библиотечные функции, которые обычно проверяют состояние числа с плавающей запятой

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Полезное

Смотреть что такое «NaN» в других словарях:

NaN — NaN, proviene del acrónimo en inglés Not a Number (en español: no es un número). Este acrónimo se usa generalmente en algunos lenguajes de programación para expresar un resultado imposible de calcular, como el caso de las raíces negativas,… … Wikipedia Español

Nan — or NAN may refer to one of the following. Contents 1 Acronyms 2 Places 3 People … Wikipedia

NAN — bezeichnet: eine Stadt im Norden von Thailand, siehe Nan den gleichnamigen Fluss (Maenam Nan), siehe Nan (Fluss) die gleichnamige Provinz, siehe Nan (Provinz) den Kreis Nan (chin. 南县 Nán Xiàn) der chinesischen Provinz Hunan, siehe Nan (Yiyang)… … Deutsch Wikipedia

NaN — (« Not a Number », en français « pas un nombre ») est, en informatique, une valeur ou un symbole produit par le résultat d une opération arithmétique invalide, plus spécialement dans les calculs utilisant la virgule flottante … Wikipédia en Français

Nan — … Deutsch Wikipedia

NaN — (engl. Not a Number) bedeutet keine Zahl . Es handelt sich hierbei um einen speziellen Wert bestimmter Darstellungen von Gleitkommazahlen auf dem Rechner, der als Ergebnis einer ungültigen Rechenoperation zurückgegeben wird. Insbesondere haben… … Deutsch Wikipedia

Nan — /nan/, n. 1. a word formerly used in communications to represent the letter N. 2. a female given name. * * * (as used in expressions) Hai nan Ho nan Huai nan tzu Hu nan Chi nan Nan ch ang Nan ching Nan ning Yün nan T ai nan * * * ▪ Thailand… … Universalium

Nan-ao — 南澳鄉 Staat: Republik China Koordinaten … Deutsch Wikipedia

Nan’yō — shi 南陽市 Geographische Lage in Japan … Deutsch Wikipedia

Nan’an — ist mehrdeutig. Es bezeichnet: die kreisfreie Stadt Nan an (南安市) der bezirksfreien Stadt Quanzhou in der chinesischen Provinz Fujian, siehe Nan an (Quanzhou); den Stadtbezirk Nan an (南岸区 Nan an Qū) der chinesischen regierungsunmittelbaren Stadt… … Deutsch Wikipedia

Источник

Полезный NaN

О NaN больше всего известно то, что он не равен самому себе.

И что операции, невозможные арифметически, вернут NaN.

Но у NaN есть одно мало известное(?), и, как мне кажется, весьма полезное применение.

TL;DR Все дело в Date

Чем полезно? Invalid Date все равно Date. И все операции с Date все ещё на месте.
Любые операции с Date, кроме прямой установки timestamp вернут NaN, оставив Date как Invalid Date.

При этом, проверка на валидность даты становится проще некуда

Заметьте, преобразование в timestamp здесь не требуется, valueOf() делает это под капотом.

Все операции с Date — мутабельные. Тем не менее, клонирование через конструктор прекрасно работает и с Invalid Date.

Сравнение двух дат напрямую в Date не реализовано и сравнивать даты можно только через timestamp. NaN гарантирует что Invalid Date точно не будет равно никакой другой дате. Думаю, это весьма полезное свойство.

К моему сожалению, конструктор Date ведёт себя несколько странно по отношению к входному параметру.

Было бы намного логичнее конструировать Invalid Date, ведь null — это не совсем ноль. Оставим это на совести Javascript-а.

Однако, если насильственно передать в конструктор undefined, то результат выглядит ожидаемым. Так что будьте осторожны.

Статья получилась больше о Date чем о NaN, но, в целом, именно об этой связке я хотел рассказать.

Источник

Not a Number — все о NaN / pd 5

В предыдущих разделах вы видели, как легко могут образовываться недостающие данные. В структурах они определяются как значения NaN (Not a Value). Такой тип довольно распространен в анализе данных.

Но pandas спроектирован так, чтобы лучше с ними работать. Дальше вы узнаете, как взаимодействовать с NaN , чтобы избегать возможных проблем. Например, в библиотеке pandas вычисление описательной статистики неявно исключает все значения NaN .

Присваивание значения NaN

Если нужно специально присвоить значение NaN элементу структуры данных, для этого используется np.NaN (или np.nan ) из библиотеки NumPy.

Фильтрование значений NaN

Есть несколько способов, как можно избавиться от значений NaN во время анализа данных. Это можно делать вручную, удаляя каждый элемент, но такая операция сложная и опасная, к тому же не гарантирует, что вы действительно избавились от всех таких значений. Здесь на помощь приходит функция dropna() .

Функцию фильтрации можно выполнить и прямо с помощью notnull() при выборе элементов.

В случае с Dataframe это чуть сложнее. Если использовать функцию pandas dropna() на таком типе объекта, который содержит всего одно значение NaN в колонке или строке, то оно будет удалено.

ball	mug	pen
blue	6.0	NaN	6.0
green	NaN	NaN	NaN
red	2.0	NaN	5.0

Таким образом чтобы избежать удаления целых строк или колонок нужно использовать параметр how , присвоив ему значение all . Это сообщит функции, чтобы она удаляла только строки или колонки, где все элементы равны NaN .

ball	mug	pen
blue	6.0	NaN	6.0
red	2.0	NaN	5.0

Заполнение NaN

Вместо того чтобы отфильтровывать значения NaN в структурах данных, рискуя удалить вместе с ними важные элементы, можно заменять их на другие числа. Для этих целей подойдет fillna() . Она принимает один аргумент — значение, которым нужно заменить NaN .

ball	mug
blue	6.0	6.0
green	0.0	0.0
red	2.0	5.0

Или же NaN можно заменить на разные значения в зависимости от колонки, указывая их и соответствующие значения.

Источник

NaN все еще может немного удивить

Сначала, я подумал, что это очередной вопрос из тех, которые могут задаваться на собеседовании. Наверное, если как следует пораскинуть мозгами, то можно догадаться до того, каким будет результат. Откинувшись на спинку кресла, начал размышлять, включать логику, вспоминать что-нибудь, на что можно опереться в рассуждениях. Но тщетно! Вдруг стало совершенно очевидно, что найти ответ не удается. Но почему? В чем нужно разбираться, чтобы он был найден? В математике? В языке программирования?

Ответ должен быть NaN. Но почему я не уверен в этом? Всю дорогу была уверенность в том, что любые выражения, содержащие NaN, вернут NaN. Ну разве что только если поделить NaN на ноль — в этом случае будет вызвано исключение ZeroDivisionError. Сто процентов NaN!

Ввожу выражение в ячейку блокнота:

В самом деле? Постойте:

То есть, по какой-то причине, единица в степени NaN — это единица, а вот ноль и все остальные числа в степени NaN — это NaN. Где логика? В чем дело?

Так, давайте еще раз:

Может быть я просто из-за отсутствия какой-то практической надобности в глубоких познаниях о NaN, просто о чем-то не подозревал? А может я знал, но забыл? А может еще хуже — я не знал и забыл?

Заходим на Википедию. Там данный вопрос тоже обозначен как проблема, но почему все именно так устроено, никак не объясняется. Зато узнал что:

Хотя, в то же время:

Что, согласитесь, тоже немного странно.

Ладно, с Википедии отправляемся в C99 на 182 страницу и наконец-то получаем логическое объяснение, почему pow(x, 0) возвращает 1 для любых x, даже для x равного NaN:

Если функция возводится в степень и при этом стремится к 0, то в результате получится 1, вне зависимости от того, какое значение имеет .

А если результат не зависит от числового значения функции , то 1 — является подходящим результатом, даже для NaN. Однако это по-прежнему не объясняет, почему 1 в степени NaN равна 1.

Отыскиваем еще один C99 и на 461 странице не видим никаких объяснений, просто требование того, что pow(+1, y) должно возвращать 1 для всех y, даже равных NaN. Все.

С другой стороны, объяснение, почему pow(NaN, 0)=1 является более предпочтительным, чем pow(NaN, 0)=NaN все-таки наталкивает на мысль о том, что NaN не стоит воспринимать буквально, как Not-a-Number. Допустим, в результате каких- то вычислений мы получили число, превышающее размер памяти, выделенный под данный тип чисел, например:

В результате мы получили inf, что именно это за число мы не знаем, но все же это какое-то число. Затем мы снова что-то вычислили и снова получили слишком большое число:

Разность a и b вернет NaN:

Единственная причина, по которой мы можем считать c не числом, заключается в том, что мы использовали недостаточно точные вычисления. Однако, в c под NaN все же скрывается какое-то значение. О том, что это за значение, мы не знаем. Но все же это число, а раз это число, то нет ничего удивительного в том, что pow(1, NaN)=1.

Почему же тогда pow(0, NaN)=NaN? Дело в том, что если возвести 0 в любую степень, то мы действительно получим ноль. Кроме одного единственного случая — когда степень равна 0:

Из-за чего в выражении pow(0, NaN) появляется неопределенность с конкретным значением NaN. Конечно, вероятность того, что под NaN может скрываться 0 — исчезающе мала и можно было бы принять, что pow(0, NaN)=0. Но все же лучше перестраховаться, мало ли к чему это может привести. Возможно, так и рассуждали, когда создавались стандарты.

Даже не знаю, что еще сказать… если вы заранее знали ответ, то скорее всего вам можно позавидовать, ведь сферы, где могут пригодиться такие познания, наверняка, переполнены интересными задачами. А может и наоборот. Напишите об этом в комментариях.

P.S. Поскольку NaN относится к числам с плавающей точкой, оно может быть ключом словаря:

Имеет ли смысл использовать такое на практике? Думаю, что лучше не стоит.

Источник

Понимание Нан в Numpy и Pandas

Нан короткая для не числа. Он используется для представления записей, которые не определены. Он также используется для представления отсутствующих значений в наборе данных.

Автор: Pankaj Kumar
Дата записи

Понимание Нан в Numpy и Pandas

Нан короткая для Не число Отказ Он используется для представления записей, которые не определены. Он также используется для представления отсутствующих значений в наборе данных.

Концепция Нэна существовала даже до того, как был создан Python. Стандарт IEEE для арифметики с плавучей точкой (IEEE 754) ввел НАН в 1985 году.

NAN – это специальное значение с плавающей точкой, которое не может быть преобразовано в любой другой тип, чем поплавок.

В этом уроке мы рассмотрим, как NAN работает в Pands и Numpy.

Нан в Numpy

Давайте посмотрим, как работает NAN под Numpy. Для наблюдения за свойствами NAN давайте создадим NAN-массив с значениями NAN.

1. Математические операции на NaMy Array с NAN

Давайте попробуем вызвать некоторые основные функции на Numpy Array.

Давайте попробуйте найти максимум от массива:

К счастью, Numpy предлагает методы, которые игнорируют значения NAN при выполнении математических операций.

2. Как игнорировать значения NAN при выполнении математических операций на Numpy Array

Numpy предлагает вам методы, такие как NP.NANSUM () и NP.NANMAX (), чтобы рассчитать сумму и MAX после игнорирования значений NAN в массиве.

Если у вас есть автозаполнение в своей IDE, вы увидите следующий список опций во время работы с NP.NAN:

3. Проверка значений NAN

Чтобы проверить значения NAN в NAMPY MARY, вы можете использовать метод NP.ISNAN ().

Это выводит логическую маску размера, которая из исходного массива.

Выходной массив имеет True для индексов, которые являются Nans в исходном массиве и ложь для остальных.

4. Приравнять два нанда

Две назы, равные друг другу?

Это может быть запутанным вопросом. Давайте попробуем ответить на него, запустив код Python.

Эти два утверждения инициализируют две переменные, A и B с NAN. Попробуем приравнивать два.

В Python у нас также есть это оператор. Давайте попробуем использовать это, чтобы сравнить две переменные.

Причина этого является то, что сравнивает значения как операндов, так и проверки на равенство стоимости. это оператор С другой стороны, проверяет ли оба операнды к одному и тому же объекту или нет.

На самом деле, вы можете распечатать идентификаторы как A и B и увидеть, что они относятся к одному и тому же объекту.

Нан в Pandas DataFrame

Pandas DataFrames – это обычный способ импорта данных в Python. Давайте посмотрим, как мы можем иметь дело с NAN ценностями в PandaS DataFrame.

Давайте начнем с создания DataFrame.

1. Проверка на NAN ценности

Вы можете проверить значения NAN, используя Isnull () Метод Отказ Выходной вывод будет логической маской с размерами, что из исходного DataFrame.

2. Замена значения NAN

Существует несколько способов заменить значения NAN в DataFrame PandaS. Наиболее распространенный способ сделать это является использованием .fillna () метод.

Этот метод требует, чтобы вы укажете значение, чтобы заменить назы.

В качестве альтернативы вы также можете упомянуть значения значений столбца. Это означает, что все Nans под один столбец будут заменены с тем же значением.

Вы также можете использовать интерполяцию для заполнения пропущенных значений в кадре данных. Интерполяция – это слегка продвинутый метод по сравнению с .Fillna ().

Интерполяция – это техника, с которой вы можете оценить неизвестные точки данных между двумя известными точками данных.

3. Строки падения, содержащие значения NAN

Чтобы бросить ряды или столбцы назами, вы можете использовать .DROPNA () метод.

Чтобы бросить строки с помощью Nans:

Чтобы опустить колонны с помощью Nans:

Заключение

Этот учебник был о назах в Python. Мы высоко сосредоточены на том, чтобы иметь дело с называющимисями в Nanpy и Pandas. Надеюсь, вы веселились с нами.

Источник

Читайте также: Что значит push and cool