python去掉列表中的nan

可以使用列表推导式和math.isnan()函数来去掉列表中的nan。

代码示例：

import math

my_list = [1, 2, float('nan'), 4, float('nan'), 5]

new_list = [x for x in my_list if not math.isnan(x)]

print(new_list)

输出结果：

[1, 2, 4, 5]

在上面的代码中，我们首先引入了math模块，然后定义了一个包含nan的列表my_list。接着，我们使用列表推导式和math.isnan()函数来过滤掉列表中的nan，得到一个新列表new_list。最后，我们打印出新列表new_list的值，发现其中已经没有nan了。

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python读取txt文件中的列表

可以使用 Python 内置的 open() 函数和 readlines() 方法来读取文本文件中的列表。例如，假设有一个名为 example.txt 的文本文件包含以下内容：

apple
banana
orange

你可以使用以下代码来读取其中的列表：

with open('example.txt', 'r') as f:
    my_list = [line.strip() for line in f.readlines()]
print(my_list)

输出结果为：

['apple', 'banana', 'orange']

这里使用了 with 语句来自动关闭文件，使用 strip() 方法来去除每行字符串末尾的换行符。

男子百米跨栏预测python

男子百米跨栏预测是一种基于机器学习的预测模型，通过使用Python编程语言可以实现该预测模型的开发。以下是一个简单的介绍：

1. 数据收集：首先需要收集男子百米跨栏比赛的相关数据，包括选手的身高、体重、年龄、训练成绩等信息，以及比赛结果。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括去除异常值、填充缺失值、特征选择等。

3. 特征工程：根据领域知识和经验，对数据进行特征提取和转换，以便更好地描述选手的能力和特点。

4. 模型选择与训练：选择适合的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，并使用训练数据对模型进行训练。

5. 模型评估与调优：使用测试数据对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行模型调优，以提高预测准确性。

6. 预测与应用：使用训练好的模型对新的数据进行预测，得出男子百米跨栏比赛的结果预测。

Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，它提供了丰富的机器学习库和工具，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，可以帮助开发者实现男子百米跨栏预测模型的各个环节。