该代码显示h的数值对于该数据类型过长，请修正

这段代码中，`long long`类型用于存储`h`的值，由于它的范围比`int`大得多，可以容纳更大的整数。但是，如果你觉得`h`的实际数值对`long long`来说仍然过大以至于显示不完整，可以尝试将其转换为其他更大容量的数据类型，例如`__int128`（取决于编译器支持），或者使用`fprintf`函数并指定更宽的输出宽度（如`%lld`而非默认的`%d`）来显示这个数值。然而，在许多现代编译器中，`long long`通常足以处理大多数整数情况。

修正后的代码可能像下面这样：

#include <stdio.h>
#include <stdint.h> // 如果需要 __int128，需引入此头文件

__int128_t hi = 28166459852; // 或者使用 long long 并指定 %lld 格式
int n = 0;

printf("hi=%lld, n=%d\n", (long long)hi, n); // 显式类型转换
// 或者使用 fprintf:
// FILE *fp = stdout;
// fprintf(fp, "hi=%llu, n=%d\n", (unsigned long long)hi, n);

return 0;

这里假设你的编译环境支持`__int128`类型，如果不支持，则`long long`加上`%lld`格式即可。

相关问题

如何更改该代码使其能过滤非数值类和含异常值的数据类型

这段代码想要过滤的是非数值类数据（即不是数值型的列）以及包含缺失值（异常值的一种）的列。如果你想进一步改进，可以这样做：

1. **读取数据并检查数据类型**：
使用`pd.read_csv()`读取数据，然后使用`.dtypes`属性检查每一列的数据类型。

import pandas as pd

data_path = './step/train.csv'
data = pd.read_csv(data_path)

# 检查数据类型
numeric_cols = data.select_dtypes(include='number').columns
non_numeric_cols = data.columns.drop(numeric_cols)

2. **合并数值和非数值列**：
然后你可以将需要检查的列集合合并，例如只考虑含有数字类型的列。

all_columns = numeric_cols.tolist() + non_numeric_cols.tolist()

3. **过滤异常值（缺失值）**：
对于所有列（包括数值和非数值），使用`.dropna()`函数去除包含缺失值的行。如果只想删除含有异常值的特定列，可以传入`subset`参数。

filtered_data = data.dropna(subset=numeric_cols)

4. **更新`predictors`变量**：
如果你需要`predictors`变量，记得用`filtered_data`替换之前的`data`。

如果你想要同时过滤非数值列和异常值，那么筛选条件就是那些既不是数值又包含异常值的列。上面的代码已经包含了这个过程。

非数值类型的数据进行转换代码

如果你有一个包含字符串类型数据的numpy数组，你可以使用`numpy.char`模块中的函数将其转换为数值类型。以下是一个示例代码，将包含字符串类型数据的numpy数组转换为浮点数类型：

import numpy as np

# 创建包含字符串类型数据的numpy数组
str_array = np.array(['1.2', '2.3', '3.4'])

# 将字符串类型数据转换为浮点数类型
float_array = np.char.astype(str_array, float)

在这个示例代码中，`np.char.astype()`函数将`str_array`数组中的字符串类型数据转换为浮点数类型，并将结果存储在`float_array`数组中。你可以根据需要修改数据类型转换的函数和目标数据类型。