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

模型的损失函数加入一项之后变为NaN可能有几个原因：

1. 梯度爆炸/梯度消失：如果新加入的项导致梯度值变得非常大或非常小，可能会导致数值计算出现问题，进而导致损失函数的值变为NaN。这种情况下，可以尝试使用梯度裁剪、调整学习率等方法来缓解梯度问题。

2. 数值不稳定：新加入的项可能包含一些数值计算时不稳定的操作，例如除以接近零的数、取对数时的负数等。这些操作可能导致数值溢出或数值不确定性，从而导致损失函数的值变为NaN。在处理这种情况时，可以尝试使用数值稳定的计算方法，如使用softmax函数代替直接计算指数等。

3. 数据问题：新加入的项可能依赖于某些特定的数据，而这些数据可能存在问题，例如缺失值、异常值等。这些问题可能导致新加入的项计算出现错误，进而导致损失函数的值变为NaN。在处理这种情况时，需要检查数据的完整性和质量，并进行必要的数据预处理。

综上所述，当损失函数加入一项后变为NaN时，需要仔细检查梯度、数值稳定性和数据等方面的问题，并采取相应的调整和处理措施。

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。