标准Min函数与nan给出的答案不一致
标准的Min函数是一种在编程语言中常用的函数，用于返回一组值中的最小值。它接受任意数量的参数，并将它们逐个比较以确定最小值。如果参数中有非数值或无法比较的值，标准Min函数会返回一个特殊的"NaN"（非数值）。
NaN是一种在计算中表示无效或未定义数值的特殊值。它通常出现在无法进行数学计算或比较的情况下，例如0除以0、无法解析的数字等。与其他数值不同，NaN与任何其他值（包括它自己）进行比较时，结果永远是不相等的。
由于标准Min函数的比较规则，当参数中包含NaN时，它将不会返回NaN作为最小值，而是返回参数中的有效数值中的最小值。这可以看作是一种容错机制，确保在存在无效或未定义值时仍然能够获取到可用的最小值。
标准Min函数和NaN之间的不一致可能会导致一些意外的结果。在使用标准Min函数时，我们应该注意处理可能包含NaN的情况，以避免不符合预期的行为。
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（这里不提供相关产品和链接地址，根据问题要求）
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我不能理解min函数的行为。当nan是第一个元素时，min说nan是最小元素；当nan不是第一个元素时，它给出列表中的实际最小值。 为什么我在这里得到了不同的答案？>>> min([float('nan'),10,2,0])
>>> min([10,float(&
浏览 20提问于2019-03-04得票数 0
在 (非常有趣的)谈话中，演讲者提出了一个问题：
编辑:我好像漏掉了什么。这是：
cout << std::min(nan, inf) <
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我遇到了一个奇怪的问题。我相信这背后一定有合理的理由。alloptions['minage']=alloptions.apply(lambda x: min([x['minage1'],x['mina
浏览 5提问于2015-05-05得票数 5
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-01-01", periods=12, freq="T")ts["2000-01-01 00:02"] = np.nants2000-01-01 00:01:00 1.02000-01-01 009.02000-01-01 00:11:00
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> import numpy as np
50 nan我知道我可以通过使用numpy.nanminmin对输入顺序敏感吗？
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return (int
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import pandasas pd
df_gb = df.groupby('new dt
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为什么在node.js中{} == {}等同于false，而{} + {} == {} + {}等同于truefalsetrue
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NAN传播与IEEE 754标准
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第一个问题是，具有不同有效载荷的两个NAN的组合只是这两个值之一。例如，NAN1 + NAN2给出了NAN1。第二个问题是，如果只有一个输入是NAN，则min和max函数不会传播NAN。换句话说，min( 1，NAN) =1。可靠的NAN传播当然需要min(1，NAN) = NAN</
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import nu
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const arr = [+0, 0, -0]; console.log(Math.min(...arr)); // -0
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In [75]: np.min(m)In [76]: np.min(n)In [77]: np.argminnecessarily elegantOut[81]: -inf
Out[82]: 3
我猜想这可能是与返回NaN值的False值进行比较的一个副作用
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为什么NaN的最大值和数字的最大值是NaN，而NaN的min和数字是数字呢？这似乎与我尝试过的其他几种语言不一致：max (0/0) 1 -- NaN在Python中>>>
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我遇到了一种奇怪的情况，pd.describe给我的百分位数标记与scipy.stats分数的百分位数不一致，我想是因为NaNs。=[.25, .5, .75])时，我得到：count 7.000000std 0.386990我不认为问题在于我们计算百分位数的方式不同。因为只有当你以不同的方式计算相同的两个数字<
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我正在尝试使用python中的max函数在一维数组中查找最大值。然而，由于丢失数据(标记的天文数据)，这些阵列可能包含NAN。每次我尝试在数组中查找最大值时，都会给出NAN作为最大值。我想知道是否有一种方法可以找到数组中的最大实数。
浏览 34提问于2019-02-14得票数 1
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我很惊讶>>> 1**math.nan当我们在做这件事的时候0j
我没有找到任何其他的例子。为什么这被确定为标准？而且，找不到0j**mat.nan的参考资料.编辑2: --因此，按照下面的答案和其他一些内容，逻辑可能是这样的:任何涉及nan的计算都应该返回n
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我正尝试在一个包含月度数据的熊猫数据框上使用rolling()函数。但是，我丢弃了一些NaN值，所以现在我的时间序列中有一些间隙。因此，基本窗口参数给出了一个误导性的答案，因为它只查看之前的观察结果：import numpy as npdft = pd.DataFrame(freq='M')dfp[&
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检查asm.js代码中的NaNs
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如果我正确理解，ilogb()也将处理0和NaN参数(并返回FP_ILOGB0和FP_ILOGBNAN)，而logb()则抛出一个域错误。据我所见，没有理由使用logb()。这两个函数之间还有其他区别吗?是否有理由使用logb()而不是ilogb()？
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