该函数接受一个向量或矩阵，并使用 Thopson's Tau 方法检测向量/矩阵中的离群值，该方法基于每个记录与整个向量/矩阵的平均值的绝对偏差，并用 NaN 填充离群值返回的输出。 输入向量 (m) 或矩阵 (m*n) 中的记录数与输入向量/矩阵的标准偏差 (std) 相对应的 Thompson Tau 值的大小是决定是否有任何记录在离群值。 去除每个异常值后，再次计算平均值、标准差和汤普森 Tau (tau*std) 的大小。 如果输入是矩阵，它将在检测异常值之前转换为向量，但是，输出将是一个与输入具有相同 m*n 维的矩阵。 异常值的索引也将被返回，如果输入是一个向量，索引向量也将是一个向量，但是，如果输入是一个矩阵，异常值索引将在显示 i,j 的两列矩阵中返回异常值的索引（见下面的例子）。 --输入： X0：包含异常值的输入向量或矩阵num_outliers: 应该从输入向量/矩

今天小编就为大家分享一篇在Python中给Nan值更改为0的方法，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

使用 Allan 的方法（“地图制作者的数学”），但请注意，它不适用于负坐标。 然而，另一方面它不使用循环。

WiFi Aware遵循NAN协议，是WiFi联盟的标准协议。基于临近感知的WiFi设备发现和服务发现。

WiFi联盟的“快速”发现协议，官方发布的规格书，2010年1月15日发布。华为的WiFi模块（运行鸿蒙系统）内置并应用此协议为配网协议

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

这是GD32F107VC芯片上的rtthread的移植例子。基本改动非常少。可以作为rtthread学习的一个参考。

查找重复（相邻/连续）数值的序列。 还可查找NaN和Infs的序列。 语法： (1) FINDSEQ(A) 沿第一个非单一维度查找 A 中重复数值的序列。 A 应该是一个数值 nD 矩阵。 (2) FINDSEQ(A,DIM) 沿正整数标量 DIM 指定的维度查找序列。 OUT = findseq(...) OUT 是一个“m x 4”数字矩阵，其中 m 是找到的序列数。 每个序列有 4 列，其中： - 第一列：重复的值- 第二列：序列的第一个值的位置- 第三列：序列最后一个值的位置- 第 4 列：序列的长度 [VALUES，INPOS，FIPOS，LEN] = findseq（...） OUT 作为单独的输出。 详情见帮助有关示例，请参阅附加图像。 欢迎评论/建议/错误报告。 p10v5 - 由于 v4 中输出排序的主要错误，强烈推荐更新。

pandas中有时需要按行依次对.csv文件读取内容，那么如何进行呢？ 我们来完整操作一遍，假设我们已经有了一个.csv文件。 # 1.导入包 import pandas as pd # 2读入数据 readFile = pd.read_csv('输出路径',encoding='gb2312') for record in readFile.values: print(record) 至此就完成了整个过程 如果有Nan怎么处理呢？ 我们可以在readFile后面加入以下内容： readFile = readFile.fillna('del_token') 在for record i

【STM32H750】玩转ART-Pi（八）——添加动态模块的例程 教程链接https://blog.csdn.net/sinat_31039061/article/details/109763932