为什么转了之后结果都变为Nan了

如果转换之后结果都变成了 NaN，那么可能是因为原始的 cell 数组中包含了非数字的字符串。这些字符串无法被转换为数字，所以会变成 NaN。

为了解决这个问题，可以使用 MATLAB 的逻辑运算符 `~isnan` 来过滤掉 NaN 值，同时使用 `cellfun` 的 `'UniformOutput', false` 选项来保留 cell 数组的形式。具体代码如下：

table.col_name = cellfun(@(x) str2double(x(~isnan(str2double(x)))), table.col_name, 'UniformOutput', false);

这里的 `@(x)` 表示匿名函数，它对每个 cell 数组中的元素进行操作。`x(~isnan(str2double(x)))` 用于过滤掉非数字的字符串，然后再将剩下的字符串转换为数字。最后使用 `'UniformOutput', false` 选项来保留 cell 数组的形式。

相关问题

模型的损失函数加入一项之后变为nan

嗨！很高兴回答你的问题。当模型的损失函数加入一项后变为 NaN（Not a Number）时，这通常表示出现了数值不稳定的情况。这可能是由于某些计算过程中出现了除以零或取对数时的非法操作导致的。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查损失函数中是否存在除以零或取对数的操作。确保这些操作的输入参数不会导致非法操作。

2. 检查模型的输入数据是否存在异常值或不合理的数据。这些异常值可能会导致数值计算时出现问题。可以尝试对数据进行预处理，如标准化、缩放或剔除异常值。

3. 检查模型架构，确保没有出现梯度爆炸或梯度消失的情况。这些问题可能会导致数值计算时出现不稳定性。可以尝试使用梯度裁剪或其他技术来缓解这些问题。

4. 调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等。过大或过小的超参数值可能导致数值计算时出现问题。

如果上述方法都无法解决问题，那可能需要进一步检查代码和数据，以确定是否存在其他潜在问题。希望以上建议对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

dataframe中如何只对第二行之后的所有行所有字符串变成nan

你可以使用 Pandas 的 iloc 方法来选取第二行之后的所有行，并使用 Pandas 的 applymap 方法来对每个元素应用一个自定义函数，将其全部替换成 NaN 值。具体实现如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                   'B': ['one', 'two', 'three', 'four'],
                   'C': [1, 2, 3, 4],
                   'D': [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]})

# 将第二行之后的所有字符串替换为 NaN 值
df.iloc[1:, :] = df.iloc[1:, :].applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) else x)

print(df)

输出结果为：

     A    B    C    D
0  foo  one  1.0  5.0
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  3.0  7.0
3  NaN  NaN  4.0  8.0

在这个例子中，我们使用了 applymap 方法中的一个 lambda 函数，该函数检查每个元素是否是字符串类型，如果是则替换为 NaN 值，否则保持原值不变。使用 iloc 方法可以选取第二行之后的所有行，操作这些行上的元素。最后，将处理后的 dataframe 输出即可。