平滑二维数组数据。 忽略 NaN。
函数 matrixOut = smooth2a(matrixIn,Nr,Nc) 此函数使用均值滤波器对 matrixIn 中的数据进行平滑处理大小为 (2*Nr+1)×(2*Nc+1) 的矩形。 基本上，你最终会更换元素“i”是指以“i”为中心的矩形。 任何 NaN 在平均时忽略元素。 如果元素“i”是一个 NaN，那么它将在输出中保留为 NaN。 在矩阵的边缘， 你不能构建一个完整的矩形，尽可能多的矩形使用适合您的矩阵（类似于 Matlab 内置的默认值功能“平滑”）。
“matrixIn”：原始矩阵“Nr”：用于平滑行的点数“Nc”：平滑列的点数。 如果未指定，则 Nc = Nr。
“matrixOut”：原始矩阵的平滑版本
%%%%%%%%%
截图说明： 左图是“锯齿状”906x1024 矩阵的 pcolor（阴影插值，轴相等）。 请注意
2021-12-02 19:09:05
1KB
1
stm32 407 NANDFLASH源碼,测试通过，大家可以下载学习下
stm32 407 NANDFLASH源碼,测试通过，大家可以下载学习下
stm32 407 NANDFLASH源碼,测试通过，大家可以下载学习下
2021-11-17 14:03:20
10.25MB
1
此 MATLAB 函数在二维中对矩阵 A 执行中值滤波而*忽略* NaN（基于这里的讨论http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/251787 )
2021-11-11 18:20:05
2KB
1
最新wifi aware官方文档。
This document is the technical specification for Wi-Fi CERTIFIED Wi-Fi Aware™, the Wi-Fi Alliance® certification program
for Neighbor Awareness Networking (NAN). This specification defines architecture, protocols, and functionality for
interoperability of Wi-Fi Aware™-certified devices.
2021-11-03 21:29:22
7.29MB
1
今天在对一堆新数据进行数据清洗的时候，遇到了一个这样的问题：
ValueError: cannot convert float NaN to integer
一开始是这样的，我用的jupyter是python35的，使用DataFrame读入了数据，其中有一列是year，默认读入时是将year这一列转换为了float，所以就有了这样的现象：
年份都是float类型了，看得我强迫症都犯了。于是通过这样的代码来进行强转，于是就报了上面的错误了。
df.year = [int(y) for y in df.year]
简单描述一下问题，其实就是NaN在python35中无法被强转。
首先说一
2021-11-02 15:51:16
50KB
1
今天小编就为大家分享一篇Pytorch训练过程出现nan的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-17 21:42:56
97KB
1
这是一个简单的实用程序，用于对给定矩阵中的缺失数据进行插补。 假设缺失数据由 NaN 值表示。 它使用一个简单的用递归进行线性搜索以找到 k 最近邻。
2021-10-15 00:35:34
2KB
1
倒入大量的excel文档文件后，中间可能有部分的nan文件，为了避免一个个剔除的麻烦，编写了一个这样的文件。
2021-10-14 21:57:03
361B
1
今天小编就为大家分享一篇python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-09-29 20:53:31
43KB
1