做奇异值分解时,加上 if th.isnan(M).any(): M = th.nan_to_num(M)这段代码还是报错,提示不能为Nan
时间: 2024-06-03 16:07:40 浏览: 12
值进行奇异值分解。可能是因为数据中存在非数值的NaN值,需要先将它们转换成0或其他数值再进行奇异值分解。你可以尝试使用其他函数进行NaN值的处理,比如:
1. M = np.nan_to_num(M)
2. M = np.where(np.isnan(M), 0, M)
3. M[np.isnan(M)] = 0
其中,np.nan_to_num()函数将数组中的NaN值替换成0,np.where()函数将数组中的NaN值替换成指定的值,M[np.isnan(M)] = 0将数组中的NaN值直接替换成0。你可以根据自己的需要选择合适的函数进行NaN值的处理。
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if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y): angle = old_angle,什么意思
这段代码的意思是,如果变量 center_x 或 center_y 中存在 NaN(Not a Number)值,就将 angle 的值设为 old_angle。 NaN 是一种特殊的数值,表示无效或未定义的数值。所以这行代码的目的是检查 center_x 和 center_y 是否为有效的数值,如果不是,则将 angle 设置为之前的旧值。
给下列代码添加注释: if reached == True:#计算中心线,并根据中心点计算转向角度 done_pub.publish(False) line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245))#像素值大于等于245 line_x = np.mean(line_xy[:,0])#计算x,y坐标的平均值 line_y = np.mean(line_xy[:,1]) center_x = line_x + 80 center_y = line_y + 20 #计算中点坐标 error_check = 0#错误检测计数器 max_error_check = 5#最大错误检测次数 p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image')#滑动条 x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y):#如果有nan的值,按照以前的计算,否则重新计算。 angle = old_angle else: angle = (x_x-center_y)*p_s*0.1 if angle<0: angle = angle*(1+r_r*0.01) angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle#计算平均角度 print(p_s) print(center_x,center_y) print(angle) ark_contrl.steering_angle = angle ark_contrl.speed = 0.1#设置小车速度 old_angle = angle cmd_vel_pub.publish(ark_contrl)#发布小车控制指令 '''if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached: while True: error_check += 1 print(error_check) if error_check == max_error_check: #ark_contrl.steering_angle = angle #ark_contrl.speed = 0.25 #cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) #done_pub.publish(True) error_check = 0 print("done") break'''
# 计算中心线,并根据中心点计算转向角度
if reached == True:
done_pub.publish(False) # 发布False,表示任务未完成
line_xy = np.column_stack(np.where(cropped1 >= 245)) # 获取像素值大于等于245的点的坐标
line_x = np.mean(line_xy[:,0]) # 计算x坐标的平均值
line_y = np.mean(line_xy[:,1]) # 计算y坐标的平均值
center_x = line_x + 80 # 计算中心点的x坐标
center_y = line_y + 20 # 计算中心点的y坐标
error_check = 0 # 错误检测计数器
max_error_check = 5 # 最大错误检测次数
p_s = cv2.getTrackbarPos('p','image') # 获取滑动条p的值
x_x = cv2.getTrackbarPos('x','image') # 获取滑动条x的值
r_r = cv2.getTrackbarPos('r','image') # 获取滑动条r的值
if np.isnan(center_x) or np.isnan(center_y): # 如果中心点的坐标有nan值,使用之前的计算结果
angle = old_angle
else:
angle = (x_x - center_y) * p_s * 0.1 # 根据中心点计算转向角度
if angle < 0:
angle = angle * (1 + r_r * 0.01) # 根据滑动条r的值调整转向角度
angle = 0.7 * angle + 0.3 * old_angle # 计算平均角度
print(p_s)
print(center_x, center_y)
print(angle)
ark_contrl.steering_angle = angle # 设置小车的转向角度
ark_contrl.speed = 0.1 # 设置小车速度
old_angle = angle
cmd_vel_pub.publish(ark_contrl) # 发布小车控制指令
'''
if (np.isnan(line_x) or np.isnan(line_y)) and reached:
while True:
error_check += 1
print(error_check)
if error_check == max_error_check:
error_check = 0
print("done")
break
'''
# 如果线的坐标有nan值且任务已经完成,进入错误检测循环,最多检测max_error_check次,如果超过次数,则输出"done"并退出循环。