我有一个average(K23:M23) ,以#DIV/0!开头#DIV/0! 当K23到M23电池是空的。 最好我只想做的单元格,包含非零,非空值的平均值。 我认为可以使用查询命令: https://docs.google.com/support/bin/answer.py?hl=en&answer=159999 但他们的榜样并不能帮助我。
下面的代码在我的Eclipse中编译得很好: final int j = 1/0; // compiles fine!!! // throws ArithmeticException: / by zero at run-time Java首先防止了许多“哑代码”的编译(例如"Five" instanceof Number不能编译!),所以事实上这并没有产生太多的警告,这让我非常惊讶。 如果考虑到在编译时允许对常量expression式进行优化的事实,阴谋就会加深: public class Div0 { public static void main(String[] args) { final int i = 2+3; final int j = 1/0; final int k = 9/2; } } 在Eclipse中编译,上面的代码片断生成以下字节码( javap -c Div0 ) Compiled from […]
为什么C#允许: 1.0 / 0 // Infinity 并且不允许: 1 / 0 // Division by constant zero [Compile time error] 从mathangular度来看,除以零之间的整数和浮点数之间是否有区别?
只是扔了一个简单的testing,除了我喜欢尝试所有我的方法testing,即使这是一个非常简单的,所以我想,除了任何特殊的原因。 [TestMethod] public void Test_GetToolRating() { var rating = GetToolRating(45.5, 0); Assert.IsNotNull(rating); } private static ToolRating GetToolRating(double total, int numberOf) { var ratingNumber = 0.0; try { var tot = total / numberOf; ratingNumber = Math.Round(tot, 2); } catch (Exception ex) { var errorMessage = ex.Message; //log error here //var logger = new Logger(); //logger.Log(errorMessage); […]
大家都知道你不应该直接比较花车,而是使用宽容: float a,b; float epsilon = 1e-6f; bool equal = (fabs(ab) < epsilon); 我想知道是否同样适用于比较一个值为零,然后在分区中使用它。 float a, b; if (a != 0.0f) b = 1/a; // oops? 在这种情况下,我还需要与epsilon进行比较吗?
在另一个问题中,有人想知道为什么当他们在C ++程序中有一个整除零时,他们得到了一个“浮点错误”。 围绕这个问题进行了讨论,其中一些人声称浮点exception事实上从来没有被浮动除以零产生,而是只在整数除以零时产生。 这听起来很奇怪,因为我知道: 所有Windows平台上的x86和x64上的MSVC编译代码报告int除以零为“0xc0000094:整数除零”,浮点除以零作为0xC000008E“浮点除零”(启用时) IA-32和AMD64 ISA将#DE (整数#DE除外)指定为中断0.浮点exception触发中断16(x87浮点)或中断19(SIMD浮点)。 其他硬件也有类似的不同中断( 例如, PPC在float-div-by-zero上产生0x7000,并且根本不捕获int / 0)。 我们的应用程序用_controlfp_s内部函数(最终是stmxcsr op)取消了被零除的浮点exception,然后捕获它们用于debugging目的。 所以我在实践中已经明确地看到了IEEE754除零的例外。 所以我得出结论,有一些平台将intexception报告为浮点exception,例如x64 Linux(不pipeALUpipe道是否提升所有算术错误的SIGFPE) 。 什么其他操作系统(或C / C ++运行时,如果您是操作系统)报告整数div-by-zero作为浮点exception?
我试图在Python中执行元素明智的鸿沟,但如果遇到零,我需要商为零。 例如: array1 = np.array([0, 1, 2]) array2 = np.array([0, 1, 1]) array1 / array2 # should be np.array([0, 1, 2]) 我总是可以通过我的数据使用for循环,但要真正利用numpy的优化,我需要divide函数返回0除以零错误,而不是忽略错误。 除非我失去了一些东西,它似乎并不numpy.seterr()可以返回错误的值。 有没有人有任何其他的build议,我怎样才能得到最好的numpy,同时设置我自己的鸿沟零error handling?
我一直在试图理解为什么我用我的SQL查询得到一个“遇到零除”(消息8134),但我一定是错过了一些东西。 我想知道为什么在下面的具体情况下,我不寻找NULLIF , CASE WHEN…或类似的,因为我已经知道他们(当然可以在下面的情况下使用它们)。 我有一个计算列类似的SQL语句 SELECT TotalSize, FreeSpace, (FreeSpace / TotalSize * 100) FROM tblComputer …[ couple of joins ]… WHERE SomeCondition = SomeValue 用上面提到的错误信息运行这个语句错误,本身并不是问题 – 显然TotalSize可能是0,因此会导致错误。 现在我不明白的是,当我将计算列注释掉时,我没有任何TotalSize 0的行,我仔细检查过,情况并非如此。 然后我认为出于某种原因,列计算将在整个结果集上执行, 然后用where子句的条件进行实际筛选,但是这样做a)在尝试重现错误时没有意义。testing设置一切工作正常(见下文): INSERT INTO tblComputer (ComputerName, IsServer) VALUES ('PC0001',1) INSERT INTO tblComputer (ComputerName, IsServer) VALUES ('PC0002',1) INSERT INTO tblComputer (ComputerName, IsServer) VALUES ('PC0003',1) INSERT INTO […]
我有代码来计算两个数字之间的百分比差异 – (oldNum – newNum) / oldNum * 100; – 这两个数字是double的。 我预计在oldNum为0的情况下,必须添加某种检查/exception处理。但是,当我对oldNum和newNum执行的值为0.0的testing运行时,执行继续,因为没有发生任何事情,也没有发生错误。 用int s运行这个代码肯定会导致一个除零算术的exception。 为什么Java在忽略double s时忽略它?