std::isnan

`std::isnan`是C++标准库中的一个函数，它用于检查一个值是否为NaN（Not-a-Number）。NaN是一种特殊的浮点数值，表示无效或未定义的结果。

`std::isnan`函数的声明位于头文件`<cmath>`中，并且适用于浮点数类型（float、double和long double）。它的函数原型如下：

bool isnan(float arg);
bool isnan(double arg);
bool isnan(long double arg);

该函数接受一个参数，返回一个布尔值。如果参数的值为NaN，则返回true；否则，返回false。

在你提供的代码中，`std::isnan(scan_in.ranges[i])`用于检查`scan_in.ranges[i]`是否为NaN。如果是NaN，将会执行相应的逻辑操作。

相关问题

void NCut::GetPatchFeature(const MatrixXf &points, MatrixXf *features_in) { MatrixXf &features = *features_in; const int num_points = static_cast<int>(points.rows()); const int dim = _patch_size * _patch_size; features.resize(num_points, dim); for (int i = 0; i < num_points; ++i) { // .1 patch int irow = 0; int jcol = 0; _ff_feature_grid.Pos2d(points.coeffRef(i, 0), points.coeffRef(i, 1), &irow, &jcol); cv::Mat patch; cv::Point2f pt(static_cast<float>(irow), static_cast<float>(jcol)); cv::getRectSubPix(_cv_feature_map, cv::Size(_patch_size, _patch_size), pt, patch); // .2 maybe later i will add other features based on patch // .3 add to features assert(dim == patch.rows * patch.cols); int p = 0; for (int r = 0; r < patch.rows; ++r) { for (int c = 0; c < patch.cols; ++c) { float val = patch.at<float>(r, c); features.coeffRef(i, p++) = static_cast<float>( (std::isnan(val) || std::isinf(val)) ? 1.e-50 : val); // features.coeffRef(i, p++) = patch.at<float>(r, c); } } } }

这段代码是用于计算NCut算法中的图像块的特征向量。给定一个点集points，对于每个点，首先通过_ff_feature_grid将其映射到_feature_map图像上，并取该点为中心的_patch_size * _patch_size大小的矩形区域作为图像块。然后，对于每个图像块，将像素值添加到特征向量中，特征向量的维度为_patch_size * _patch_size。在添加每个像素值时，如果该值为NaN或Inf，则设置为1.e-50。最终，返回一个特征向量矩阵features，其行数为points中点的个数，列数为_patch_size * _patch_size。

def standardize(self, array, state, node_type, mean=None, std=None): if mean is None and std is None: mean, std = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is None and std is not None: mean, _ = self.get_standardize_params(state, node_type) elif mean is not None and std is None: _, std = self.get_standardize_params(state, node_type) return np.where(np.isnan(array), np.array(np.nan), (array - mean) / std)

这是一个Python函数的代码，作用是对输入的数组进行标准化处理。如果两个参数mean和std都没有给定，则函数会调用函数get_standardize_params()来计算mean和std；如果mean没有给定但std给定了，则函数会使用get_standardize_params()来计算mean；如果mean给定但std没有给定，则函数会使用get_standardize_params()来计算std。最终返回的是经过标准化处理的数组。如果原始数组中有任意一个元素是NaN，则对应的位置的值也是NaN。